【摘 要】
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在自然界中存在着许多的复杂系统都可以通过各种各样的网络加以描述。复杂网络的特征包括有小世界、无标度和社团结构等。近几年,相似性的许多概念和方法已经成功地应用于复杂网络结构特征的研究。社团结构描述了网络成员节点之间的复杂关系,社团以内的节点之间密切连接,社团与社团间的节点连接松散,深入了解复杂网络中社团结构可以更好的发现网络中潜藏着的规律。已有的社团划分算法大多数存在复杂度随着网络规模指数增长的局限
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在自然界中存在着许多的复杂系统都可以通过各种各样的网络加以描述。复杂网络的特征包括有小世界、无标度和社团结构等。近几年,相似性的许多概念和方法已经成功地应用于复杂网络结构特征的研究。社团结构描述了网络成员节点之间的复杂关系,社团以内的节点之间密切连接,社团与社团间的节点连接松散,深入了解复杂网络中社团结构可以更好的发现网络中潜藏着的规律。已有的社团划分算法大多数存在复杂度随着网络规模指数增长的局限,并且部分算法的精度有待提高。本文将相似性指标与节点中心性指标相结合提出了一系列的社团划分算法,降低了计算复杂度并提高了精度。本文的主要工作和成果如下:1.提出基于特征向量局部相似性的社团划分算法,针对现有的社团划分算法复杂度高的问题,采用相似性指标结合节点中心性,基于网络中节点的特征向量中心性,提出特征向量局部相似性(ELS)和特征向量吸引性(EA)指标;ELS指标表示节点之间的相似性,用来形成初始社团;EA指标同时考虑了局部相似性和特征向量中心性占比,表示节点之间的吸引性,用来优化初始社团,并在此基础上完成网络的社团划分。2.提出基于PageRank局部相似性的社团划分算法,针对特征向量中心性存在高度节点的邻居节点从其得到的中心性会因高度节点邻居数量多而被过度分化的问题,基于PageRank中心性,提出PageRank局部相似性(PLS)和PageRank吸引性(PA)指标;PLS指标表示节点之间的相近程度,相近节点聚集成初始社团;PA指标表示节点之间的吸引程度,用来优化社团,实现网络的社团划分。3.提出基于结构相似性的社团划分算法,针对网络中连边节点相似性对于连边权重和社团之间关系的影响,基于PageRank中心性,提出PageRank局部相异性(PLD)和PageRank增强相似性(PES)指标;PLD指标表示节点之间的相异程度,用于给节点之间连边赋值,删除PLD值较高的连边,断开网络形成初始社团划分;PES指标表示初始小社团之间的相似程度,用来合并相似的小社团结构以完成网络的社团划分。本文将相似性算法应用于网络的社团划分,结合网络中节点中心性特征,提出一系列指标来划分社团。
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