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基于力学模型的在线社会网络社区发现算法的设计与实现

李龙  
【摘要】:在线社会网络起源于早期的E-mail网络,历经BBS网络、博客网络和即时通信网络的几代发展,形成了现在由海量用户节点构成的规模巨大的社交网络。社区结构是网络的微观结构,普遍存在于现实网络和在线社会网络中。揭示网络中的社区结构是理解网络整体结构的基础,同时也是在线社会网络研究领域最为重要的难题之一。传统的社区发现算法由于存在算法复杂度过高,不能处理结构未知网络等缺点,无法适用于大规模在线社会网络。为此,提出了在线社会网络中的力学模型,并在力学模型的基础上设计了一种启发式的社区发现算法。算法从局部出发,设立启发式规则,逐步接纳符合规则的节点进入社区。 引入了力学模型,它是对社区演化过程的抽象。核心思想是,社区结构是节点在“力”的作用下运动的结果;并且,社区的演化是分阶段的。初始化阶段,社区结构不稳定,增长缓慢;快速扩充阶段,节点快速向社区靠拢,社区快速形成。 以力学模型为基础,设计并实现了启发式算法。算法在社区演化的不同阶段采用不同的策略。初始化阶段贪婪的选取强力最大的节点进入社区;快速扩充阶段,设立启发式规则,符合规则的节点同时进入社区。启发式规则的设立加速了社区的形成。 分别在新浪微博用户数据集和Zachary空手道俱乐部网络等传统数据集上运行本算法,传统数据集用于验证算法的划分精度,微博数据集用于验证算法的时间性能。实验结果表明,基于力学模型的社区发现算法具有较高的划分精度,时间性能优秀,适用于大规模在线社会网络。


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