基于标签传播的实时社区发现算法研究
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随着互联网的快速发展和Web2.0网站的兴起,对社区结构的挖掘成为了网络分析中的研究热点。社区发现对于深入了解网络的内部结构和深层特性有着重要意义,网络总是在变化的,对实时变化的网络进行实时性的社区发现对于揭示网络动态特性也有着重要的意义。在对单个静态的社会网络进行社区发现的静态社区发现研究已经产生了很多有效算法,但大部分都无法快速而准确的发现高质量社区,更加无法应用到实时社区发现中。标签传播算法是一种快速简单但存在着准确性和随机性等缺点的社区发现算法,其在标签更新上的局部性可以很好的应用于实时社区发现。本文在其基础上提出了一种基于社区核心的标签传播算法,通过借助社区核心给网络图中的节点赋予一定的权重和改善标签的更新策略与传播策略对原始标签传播算法进行改进,从而在保持算法效率的基础上提高了算法的准确性和稳定性。而后将基于社区核心的标签传播算法应用于实时社区发现,在网络每次实时变化后动态改变节点的权重和社区核心集合,然后对发生改变的节点的标签进行局部更新,从而在满足实时性的要求的同时获得更加准确的实时社区发现结果。实验结果表明,本文提出的算法在静态社区发现和实时社区发现中都能够快速并准确的得到高质量的社区划分,并且在时间效率和准确度两方面都能够达到一个理想的效果。
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 课题背景 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 静态社区发现 | 第10-12页 |
1.2.2 动态社区发现 | 第12-14页 |
1.2.3 实时社区发现 | 第14页 |
1.3 论文的主要工作及组织结构 | 第14-16页 |
第2章 相关技术综述 | 第16-27页 |
2.1 标签传播算法 | 第16-20页 |
2.1.1 原始的标签传播算法 | 第16-18页 |
2.1.2 标签传播算法的已有改进 | 第18-19页 |
2.1.3 实时社区发现中的标签传播算法 | 第19-20页 |
2.2 社区核心及其发现算法 | 第20-25页 |
2.2.1 社区核心 | 第20-21页 |
2.2.2 社区核心发现算法 | 第21-25页 |
2.3 本文的研究内容和方法 | 第25-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 静态网络中的社区核心标签传播算法 | 第27-36页 |
3.1 算法思想 | 第27-28页 |
3.2 社区核心发现 | 第28-30页 |
3.3 标签更新策略 | 第30-33页 |
3.3.1 节点权重的组成 | 第30-31页 |
3.3.2 节点标签更新策略 | 第31-33页 |
3.4 标签传播策略 | 第33-34页 |
3.5 算法收敛条件 | 第34-35页 |
3.6 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 实时网络中的社区核心标签传播算法 | 第36-48页 |
4.1 算法思想 | 第36-38页 |
4.2 网络图的初始化处理 | 第38页 |
4.3 实时变化的分类应对 | 第38-42页 |
4.4 社区核心与节点权重的更新 | 第42-44页 |
4.5 局部标签更新算法 | 第44-45页 |
4.6 算法分析 | 第45-47页 |
4.7 本章小结 | 第47-48页 |
第5章 实验与分析 | 第48-66页 |
5.1 实验数据 | 第48-50页 |
5.1.1 静态社区发现数据集 | 第48-49页 |
5.1.2 实时社区发现数据集 | 第49-50页 |
5.2 实验设计 | 第50页 |
5.2.1 静态社区发现实验 | 第50页 |
5.2.2 实时社区发现实验 | 第50页 |
5.3 评测标准 | 第50-51页 |
5.4 实验结果及分析 | 第51-65页 |
5.4.1 静态社区发现实验 | 第51-55页 |
5.4.2 实时社区发现实验 | 第55-65页 |
5.5 本章小结 | 第65-66页 |
第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
6.1 本文总结 | 第66-67页 |
6.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |
攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |
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