符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、真實(shí)世界的很多復(fù)雜系統(tǒng)都可以用網(wǎng)絡(luò)來(lái)刻畫(huà)，比如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等都屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。最近幾年，關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外掀起了一股熱潮，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)成員之間因互動(dòng)等行為而形成的一種相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系體系。這些網(wǎng)絡(luò)通常都具有一個(gè)共同的特征社區(qū)結(jié)構(gòu)，社區(qū)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為將網(wǎng)絡(luò)劃分為大小不均的若干個(gè)社區(qū)。符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)要保住社區(qū)內(nèi)部主要是正連接，社區(qū)之間主要是負(fù)連接。本文致力于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中符號(hào)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分算法研究，提出了適用于符號(hào)網(wǎng)絡(luò)及加權(quán)

2、的符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法。
　　首先，分析了符號(hào)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)特征，對(duì)社區(qū)劃分算法分類(lèi)分析，并深入地分析了幾種經(jīng)典的社區(qū)劃分算法，對(duì)其有了充分的認(rèn)識(shí)。
　　其次，針對(duì)Tushar Sharma等人提出的加權(quán)符號(hào)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在第二階段對(duì)未聚類(lèi)節(jié)點(diǎn)再聚類(lèi)時(shí)存在的問(wèn)題，改進(jìn)算法對(duì)未聚類(lèi)節(jié)點(diǎn)再聚類(lèi)時(shí)沒(méi)有全面考慮鄰居節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)情況的問(wèn)題，使用模塊度來(lái)評(píng)價(jià)劃分結(jié)果。
　　再次，針對(duì)把算法應(yīng)用于符號(hào)網(wǎng)絡(luò)中當(dāng)選擇不同的節(jié)點(diǎn)作為初始節(jié)點(diǎn)