社交網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和Web2.0技術(shù)的發(fā)展和成熟,以及移動智能終端快速普及,人們在社交網(wǎng)絡(luò)中的參與度隨之提高,社交網(wǎng)絡(luò)也成為大部分人必要的生活工具。近幾年社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)急速增長,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)眾多結(jié)構(gòu)復(fù)雜,也使其蘊(yùn)藏著大量的內(nèi)在信息,有待人們?nèi)ネ诰?。挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)能幫助我們分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能,了解網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì),進(jìn)而可以對社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行控制與預(yù)測。由于社交網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在不斷的演化。因此,研發(fā)聚類精度高、算法執(zhí)行效率好、并且

2、適用于大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法成為國內(nèi)外科研人員的研究熱點(diǎn)。本文主要的工作有以下幾點(diǎn):
  (1)對社交網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)概念和特性進(jìn)行闡述,給出模型抽象后的數(shù)學(xué)表達(dá)式。對傳統(tǒng)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行綜述并加以分類,詳細(xì)介紹各個算法的性能和優(yōu)缺點(diǎn),并查閱最新的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,在此基礎(chǔ)上提出兩種新的社團(tuán)檢測算法。
 ?。?)提出基于遺傳和聲算法的社團(tuán)檢測算法(GHS)。該算法針對傳統(tǒng)基于遺傳算法的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法容易陷入局部最優(yōu),算法執(zhí)行效

3、率低,時間復(fù)雜度高的缺陷。以和聲算法作為框架,利用標(biāo)簽傳播思想來產(chǎn)生初始和聲庫,使初始和聲記憶庫具有較好的多樣性和精度;同時利用遺傳算法的雙路交叉和單點(diǎn)變異策略來產(chǎn)生新解,擴(kuò)大算法的搜索范圍來提高社團(tuán)聚類精度。實驗結(jié)果顯示,GHS算法的聚類精度優(yōu)于FN、GN、LPA和K-means譜聚類算法。
 ?。?)提出確定FCM聚類中心的自動譜聚類社團(tuán)檢測算法(FCMASC)。該算法針對傳統(tǒng)譜聚類社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法無法自動確定社團(tuán)數(shù)量和聚類精度不

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