復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法及可視化研究.pdf

1、社區(qū)結(jié)構(gòu)是現(xiàn)實世界復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的一個重要特征。在近些年，科學(xué)家們已經(jīng)提出了許多社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法并取得了巨大的成功。研究社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，有助于了解網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點之間的關(guān)系等，并且在網(wǎng)絡(luò)個性化信息推薦、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)文化安全評估等領(lǐng)域有重要的實用價值。
　　本文主要針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)特性和結(jié)構(gòu)展開研究，在比較研究各種現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的基礎(chǔ)上，針對存在的問題，提出了一種新的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，并設(shè)計了一種網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)可視化解決方案。主

2、要工作和創(chuàng)新點包括以下幾個方面:
　　論文對現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行了分析、比較和總結(jié)。結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論基礎(chǔ)，深入分析了現(xiàn)有的典型社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，包括面向重疊和非重疊社區(qū)的發(fā)現(xiàn)算法。從多角度全面分析了這些算法的優(yōu)勢和存在的不足之處。發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有算法普遍存在兩個問題:一是在一定程度上依賴于某些先驗信息;二是計算復(fù)雜度較高，難以應(yīng)用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。并且，社區(qū)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果過于抽象，可用性受到限制。
　　針對現(xiàn)有算法的缺陷，本論文研究并提出了

3、基于連接強度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法CDCS。本算法的創(chuàng)新之處在于，利用結(jié)點間的連接強度把結(jié)點劃分到不同的社區(qū)內(nèi)。具體而言就是使用弱結(jié)點假設(shè)原理來決定了該節(jié)點所屬的社區(qū)。與現(xiàn)有方案相比，本算法具有簡單、準(zhǔn)確和計算復(fù)雜度低等優(yōu)點。論文使用實際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和LFR標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，仿真驗證了CDCS算法在不同網(wǎng)絡(luò)中的準(zhǔn)確性和高效性。
　　針對社區(qū)發(fā)現(xiàn)可視化問題，本論文研究并建立了D-Treemaps網(wǎng)絡(luò)社區(qū)可視化模型。本模型是一個基于多維數(shù)據(jù)表達的網(wǎng)絡(luò)社