粗糙集與蟻群算法在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)實生活中存在著各式各樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究能夠解決人們生活中很多的問題。在各類現(xiàn)實的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，人們對社交網(wǎng)絡(luò)存在更大的興趣，在這方面從事了大量的研究工作。在相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)的工作中又主要是以發(fā)現(xiàn)社團結(jié)構(gòu)為主要目的，通常來講社團結(jié)構(gòu)是一些緊密聯(lián)系的實體，結(jié)構(gòu)內(nèi)部節(jié)點之間的聯(lián)系相對于網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點更加緊密。
　　 本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的相關(guān)基本概念以及針對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的若干經(jīng)典算法，總結(jié)了這些算法的優(yōu)缺點。隨后本文

2、針對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的問題提出了兩種基于軟計算理論的算法。最后通過對兩種經(jīng)典的社區(qū)結(jié)構(gòu)--Zachary Karate Club和College Football Network的劃分，論證了我們的算法不僅切實有效，而且有較高的準(zhǔn)確性和很好的計算性能。本文提出的兩種算法如下：
　　 (1)“基于粗糙集理論的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)”的方法。算法利用信息中心度作為衡量節(jié)點之間關(guān)聯(lián)度的標(biāo)準(zhǔn)，處理社區(qū)間邊界節(jié)點時使用粗糙集中的上下近似集概念，

3、將網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點劃分到社區(qū)中，從而將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)劃分成k個社區(qū)，然后通過模塊度來確定理想的社區(qū)結(jié)構(gòu)，k值由算法自動選定，無需事先給定。
　　 (2)“基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)”的方法。算法通過對螞蟻的覓食行為進行模擬，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)密切的節(jié)點之間的路徑往往是信息素含量相對比較稠密的通道，利用這個特性首先劃分出核心社區(qū)，再對整個網(wǎng)絡(luò)各邊界節(jié)點做劃分。最后通過對比實驗，討論了包括螞蟻數(shù)量、信息素衰減系數(shù)的設(shè)定對整個算法準(zhǔn)確性和結(jié)構(gòu)模塊