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《天津大学》 2017年
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面向复杂网络结合网络拓扑和节点内容的语义社团发现的研究

王晓宝  
【摘要】:社团发现作为复杂网络分析中重要的方法,它的目标主要有两个方面:1)发现复杂网络中的社团结构;2)同时对社团结构做出解释。目前,社团发现算法大都仅利用网络拓扑来揭示社团结构,但最近也有一些方法开始利用属性信息来辅助网络拓扑进行社团结构发现。但是,很少有方法对发现的社团做出解释,并且目前的方法都没有完全利用好网络的属性信息。本文考虑同时发现带内容复杂网络的社团结构和社团语义信息的问题,提出了一个社团结构和社团语义紧密相关的新的生成模型。通过结合嵌套期望最大化算法和置信传播算法,本文提出联合训练社团结构和社团语义的新策略。通过导出这两部分潜在的内在关系,我们的模型不仅能使得发现社团结构和社团语义更具有鲁棒性,而且使得社团能有多个语义信息的解释,从而使得解释社团更加精准。本文在人工网络中验证我们方法的有效性,并且在案例研究中分析了我们方法的语义可解释性。本文在10个真实网络中对比了8个现有对比算法,其中表明了我们方法优于现有算法的性能。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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3 杨博;刘大有;金弟;马海宾;;复杂网络聚类方法[J];软件学报;2009年01期
【相似文献】
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