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《电子科技大学》 2018年
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复杂网络社团演化追踪算法研究

刘坤昇  
【摘要】:随着信息时代的发展,大量的数据时时刻刻都在产生,我们面临着爆炸式的数据增长。如何有效地利用和挖掘这些数据隐含的信息是当前的研究人员关注的问题。复杂网络作为一门基础学科,出现在数据挖掘领域,用以解决复杂系统的各种问题。社团结构作为真实复杂网络中存在的重要特性,能够反映复杂网络的组织结构,帮助我们更深入的理解复杂网络以及挖掘网络内部隐含信息。复杂网络的社团结构理论也被应用在其他其他领域解决一些实际问题,例如社交网络的异常行为检测、基于社交关系的推荐系统等等。因此,针对复杂网络的社团结构挖掘与演化追踪也成为当前数据挖掘领域的热点研究问题。由于复杂网络的结构往往是随时间变化而改变的,因此其社团结构也不是一成不变的,存在着动态演化性。另外,由于关系的复杂性一个节点往往承担着多重角色,因此社团结构也不是相互独立的而是互相重叠的。针对复杂网络会随时间动态变化的特点以及社团结构存在重叠的现象,本文提出了两个动态网络的社团演化框架,分别是动态网络的非重叠社团演化框架和动态网络的重叠社团演化框架。本文的创新性成果如下:1)提出了一种动态网络非重叠社团的演化追踪框架。该框架包括两个算法:一个1)提出了一种动态网络非重叠社团的演化追踪框架。该框架包括两个算法:一个是基于核心节点子图扩展的静态非重叠社团划分算法CGEC,另一个是基于增量聚类的动态非重叠社团演化算法DCIC。在初始时刻使用CGEC算法得到初始社团结构,在后续时刻使用DCIC算法对存在增量变化的网络区域进行增量聚类,从而可以快速追踪大规模动态网络的非重叠社团演变轨迹。通过在人工和真实数据集上的对比实验,证明了该框架在大规模动态网络下具有较高的准确性和效率性。2)提出了一种动态网络重叠社团的演化追踪框架。该框架主要包括两个算法:一个是基于核心链接子图扩展的静态重叠社团划分算法CLK,另一个是基于增量聚类的动态重叠社团演化算法DCLK。在初始时刻使用CLK算法得到初始社团结构,在后续时候使用DCLK算法对存在变化的局部网络区域进行增量聚类,从而能够捕获动态网络的重叠社团演变轨迹。通过在人工和真实数据集上的对比实验,证明了该框架具有较高的准确性。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O157.5

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【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【相似文献】
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