動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中增量式社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為描述真實世界的一種建模工具，已廣泛應(yīng)用于物理學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)等各領(lǐng)域。社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個重要特征。傳統(tǒng)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法大多只關(guān)注靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，然而真實網(wǎng)絡(luò)是海量且動態(tài)變化的。因此，在大規(guī)模動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中有效地抽取社團(tuán)結(jié)構(gòu)，是一項亟待解決的重要問題。
　　本文針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性，提出了兩種增量式的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法；針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的海量性，實現(xiàn)了一種在Hadoop平臺上的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。第一種增量式方法首先通過分析連接密度的變

2、化檢測所影響的區(qū)域，再利用局部社團(tuán)擴(kuò)張的策略快速更新社團(tuán)結(jié)構(gòu)；第二種增量式方法設(shè)計了一種兩階段社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的方案，在線階段維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的核連通聚類連，離線階段在該鏈上自動選取最優(yōu)密度參數(shù)，以更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)社團(tuán)結(jié)構(gòu)；在 Hadoop平臺上的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法利用 MapReduce編程模型實現(xiàn)了算法的并行化，進(jìn)一步提高了算法可擴(kuò)展性。
　　在真實網(wǎng)絡(luò)和生成網(wǎng)絡(luò)上的實驗表明：本文提出的兩種增量式方法可以高效、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意形狀的社團(tuán)結(jié)構(gòu)