基于弱社团定义的社团划分模型与算法

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现实生活中的各种网络,例如社交网络、交通网络、生物网络等都可以抽象为复杂网络这一理论工具进行研究.社团结构是复杂网络的重要特征之一,它将繁冗复杂的网络简化为看似相对独立却又互相联系的社团组成.对复杂网络社团结构划分的研究具有重要的理论意义与实际价值.针对复杂网络的社团结构,不同的学者基于不同的评价标准给出了相应的定义.在研究网络社团结构时,可能出现错误划分节点的现象,基于此,本文在弱社团定义的框架下构建了整数规划模型,基于谱平分法的理论分析网络的社团结构.文中构建的整数规划模型是离散问题,对于节点数目庞大的网络求解起来较为困难,将该模型转化为连续优化近似模型,给出相应的块坐标下降算法求解模型,并分析了原问题与近似问题解的关系.文中选取了人造网络以及真实世界网络,验证基于弱社团定义的社团划分模型与算法的可行性.在真实世界网络中,将本文方法与谱平分方法对网络社团划分的结果做对比.实验结果表明,本文提出的方法对网络划分得到的结果均满足弱社团定义,是合格的社团结构.从划分得到的结果来看,其准确性要优于谱平分方法.
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