復雜網(wǎng)絡中社團結構發(fā)現(xiàn)算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、復雜網(wǎng)絡涉及到多個學科，近年來得到越來越多的重視，逐步成為研究的焦點。社團結構作為復雜網(wǎng)絡的一個重要特征，對認識與剖析復雜網(wǎng)絡具有舉足輕重的作用，因此探測復雜網(wǎng)絡中的社團結構對研究整個網(wǎng)絡的布局與性質顯得十分必要。已往人們已經提出了許多算法用于探測網(wǎng)絡中的社團結構，本文研究了其中兩種經典的社團發(fā)現(xiàn)算法并在其基礎上進行改進，提出了兩種改進的社團結構發(fā)現(xiàn)算法，主要工作如下:
　　(1)復雜網(wǎng)絡聚類算法是網(wǎng)絡中用于探測社團的一種有效方法

2、。已往的復雜網(wǎng)絡聚類算法的結果依賴于初始化的選擇，極易導致局部最優(yōu)解，因此不適用于規(guī)模較大、結構復雜、社團結構不明顯的網(wǎng)絡。為了解決上述問題，本文提出基于蟻群聚類的社團結構發(fā)現(xiàn)算法，算法首先使用改進的譜平分法將網(wǎng)絡中將節(jié)點及節(jié)點間的關系轉換為供聚類分析的數(shù)據(jù)對象，再運用蟻群聚類算法對得到的數(shù)據(jù)對象進行分析，最終根據(jù)網(wǎng)絡的模塊度選擇最佳劃分。最后，將本文算法進行擴展用于探測加權網(wǎng)中的社團結構。實驗表明，該算法克服了已往聚類算法的缺點，具有

3、較好的執(zhí)行效率，得到了較為理想的劃分結果。
　　(2)隨著時代的發(fā)展，現(xiàn)實中的網(wǎng)絡規(guī)模越來越大，因此發(fā)現(xiàn)整個網(wǎng)絡的所有社團變的復雜且耗時耗力。而另一方面，人們往往只關注某個節(jié)點所在的局部社團，于是用于探測局部社團結構的算法逐漸受到人們熱捧。已往的局部社團發(fā)現(xiàn)算法執(zhí)行結果依賴于初始節(jié)點的選擇，而且需要給出局部社團節(jié)點數(shù)。針對以上問題，本文提出基于局部網(wǎng)絡信息的復雜網(wǎng)絡局部社團發(fā)現(xiàn)算法。算法利用網(wǎng)絡自身的局部連接特點，從網(wǎng)絡中指定節(jié)點