結合網絡鏈接和內容的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究源于對社交網絡、生物蛋白質網絡等復雜網絡結構的分析。近些年，隨著信息技術的發(fā)展以及社會媒體技術的普及，社會網絡呈現(xiàn)出了很多新特性，比如:網絡的大規(guī)模性、動態(tài)變化特性和富含內容信息等特性。考慮全局網絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)和只涉及復雜網絡拓撲結構或內容信息的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，多半已經不能適應這些新特性。針對當前復雜網絡的新特性，本文將以局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術作為研究重點，并且在社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程中，將網絡的內容信息與鏈接信息進行融合，具體內容如下。<

2、br>　　首先，在探尋復雜網絡核心節(jié)點過程中，提出一種新的基于半局部中心性和距離的核心節(jié)點探索方法。半局部中心性，確保核心節(jié)點為網絡中的重要節(jié)點。與全局中心性不同，在計算節(jié)點的半局部中心性時，涉及了節(jié)點的四層鄰居，使節(jié)點的中心性表達更加精確。局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，可以擴展到發(fā)現(xiàn)網絡的全局社區(qū)結構。而核心節(jié)點的距離，能夠使網絡中的核心節(jié)點合理均勻的分布整個網絡，從而得到高質量的全局網絡社區(qū)劃分。
　　其次，在局部社區(qū)的擴散過程中，將復雜