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复杂网络社区挖掘中若干关键问题研究

金弟  
【摘要】:复杂网络社区挖掘是近十年最前沿的多学科交叉研究热点之一,已被广泛应用于恐怖组织识别、蛋白质功能预测、搜索引擎等诸多领域。本文基于蚁群算法、遗传算法、马尔科夫动力学方法,对社区挖掘问题进行研究。 提出基于蚁群算法的社区挖掘方法RWACO。它结合了马尔科夫随机游走模型及集成学习思想,通过“强化社区内连接、弱化社区间连接”这一进化策略使社区结构逐渐呈现。实验表明,RWACO较一些代表性算法具有更高的聚类精度。 提出基于遗传算法的社区挖掘方法GALS。它采用了基于图的编码策略LAR,以模块性函数Q作为目标函数。针对传统变异方法之不足,我们面向LAR编码给出边缘基因的概念;推导出模块性函数Q之局部单调性;在上述两点的基础上提出了一个快速有效的局部搜索变异算法。在人工网络及真实网络上进行测试,并与当前代表性算法进行比较,实验表明了GALS的有效性。 提出基于马尔科夫动力学的重叠社区挖掘算法UEOC。首先将原始网络与相应的退火网络融合为一个集成网络,在集成网络上给出一个基于约束的马尔科夫动力学新模型,以逐步呈现网络中的每个社区。然后基于局部社区函数“导电率”,设计一个有效的截方法,将已呈现出的社区抽取出来。如果网络具有重叠结构,被抽取出的社区则天然呈现重叠现象。实验表明,UEOC可快速有效的发现重叠社区结构。


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