復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf

1、當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，使得現(xiàn)實生活中不同領(lǐng)域的各種網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來越大，承載的信息量也越來越豐富、復(fù)雜。隨著人類科技水平的不斷提高和認(rèn)識的不斷深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)許多不同領(lǐng)域不同行業(yè)的復(fù)雜系統(tǒng)呈現(xiàn)出共同的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)，除了短的平均路徑長度的小世界統(tǒng)計性質(zhì)，以及節(jié)點的偏好連接、度分布付出冪率分布的無標(biāo)度統(tǒng)計性質(zhì)，社區(qū)結(jié)構(gòu)也構(gòu)成了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種重要結(jié)構(gòu)特征。社區(qū)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為社區(qū)內(nèi)節(jié)點間聯(lián)系緊密、社區(qū)間聯(lián)系稀疏的聚團(tuán)性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)對于人們分析復(fù)

2、雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，理解它的隱含模式以及預(yù)測復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的行為具有非常重要的理論意義，在社會網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)和Internet中都具有廣泛的應(yīng)用。
　　 本文對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了相關(guān)的研究。首先介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)研究的目的和意義及相關(guān)挑戰(zhàn)，接下來對有關(guān)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本知識以及它們的表示方法做了簡單的說明，然后從圖形分割和分級聚類兩大類型對傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法進(jìn)行了闡述。其中圖形分割的經(jīng)典算法有Kernighan-Li

3、n算法以及譜平分法，分級聚類算法有基于分裂思想的GN算法和基于凝聚思想的NF算法，本文在對這些算法的核心思想進(jìn)行描述的同時分析了當(dāng)前算法存在的不足。
　　 在對傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法分析的基礎(chǔ)上，本文采用分層凝聚的思想，提出一種通過模塊度最優(yōu)化方法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)的算法。本文對該算法進(jìn)行了詳細(xì)的描述，同時利用具體的小型網(wǎng)絡(luò)，通過該網(wǎng)絡(luò)的可視化的演變過程，來詳細(xì)的說明本文提出的算法的具體執(zhí)行過程。最后通過在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)