保护社区结构的社会网络匿名技术

针对当前社会网络隐私保护方法存在社区结构破坏严重、单工作站处理数据能力低等不足,提出一种保护社区结构的社会网络度匿名SNDA-PCS(socialnetworkdegreeanonymityforprotectingcommunitystructure)方法。社会网络社区发现使用分裂聚集算法,由聚合向量构造的压缩二叉树分组匿名度序列,添加虚拟顶点构造匿名图,根据顶点所属社区设计虚拟顶点删除-添加算法以提高发布图数据可用性。SNDA-PCS算法基于大规模并行图处理系统Graph X实现,实验结果表明,SNDA-PCS算法在满足匿名要求的同时保证了社区结构的可用性。     

基于图遍历的局部社区发现算法

针对当前局部社区发现算法扩张速度慢不适用于大规模网络的问题,提出了一种基于图遍历的局部社区发现算法。该算法首先找出网络中度数最低的节点,以该节点为起点通过影响力函数将网络中的节点分为社区节点和边界节点,形成初步的社区划分,然后通过适应度函数确定边界节点的社区得到最终划分结果。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时不仅能够有效地挖掘网络中的社区结构而且具有较快的速度。     

复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

基于随机游走的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性.     

一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法

Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的＂第四媒体＂。而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种＂自媒体＂形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,因此,在当今的Web上形成了在线社会网络。研究表明在线社会网络呈现出一种很强的＂模块性＂（＂社区性＂）,因此,在在线社会网络中,社区发现一直是一个研究热点,即如何设计算法以发现大规模社会网络中的社区结构。文章提出了一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法,该算法将在线社会网络转换成以拉普拉斯矩阵形式表现,通过计算该矩阵的谱并利用其性质发现社会网络上的社区结构。文章同时针对人造数据集与真实数据集进行了实验,实验结果表明本算法能够有效的发现社会网络中的社区结构。     

离散Jaya算法的复杂网络社区发现

社区结构是复杂网络的重要特性之一, 基于模块度的复杂网络社区发现问题是一个NP难度的组合优化问题, 常用启发式算法求解. 最近出现的Jaya算法是求解连续优化问题的一种简单有效的元启发式方法. 本文在遵循Jaya算法按靠近最好解、远离最差解的方式更新种群个体的基础上, 针对复杂网络社区发现问题给出了Jaya算法离散化的策略, 提出一种复杂网络社区发现的离散Jaya算法. 实验表明, 在几个典型真实网络实例和一类人造网络实例上, 与几个经典算法和元启发式算法相比, 本文算法具有求解精度高、能自动确定社区数目等优点.     

动态加权网络中的演化社区发现算法研究

在动态网络中发现社区结构是一个非常复杂而有意义的过程,可以更好地观察和分析网络的演化情况。针对动态加权网络中的社区发现问题,提出了一种结合历史网络社区结构的算法,叫做动态加权网络中的演化社区发现算法（ECDA）。该算法分为两步：结合历史社区和网络结构信息,计算当前时间跳的输入矩阵;然后通过该输入矩阵计算得到结合历史时间跳信息的社区划分结果。该算法有以下优点：可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构;对网络结构的变化和社区结构的变化具有较高的敏锐性。在人工数据集和真实数据集中进行了实验,实验结果证明该算法可以有效地发现动态加权网络中的社区结构,与其他算法相比具有较好的竞争力。     

社会语义网社区发现标签传递算法研究

针对在线社会网络的特性和现有社区发现算法的不足,提出一种基于语义网技术的在线社会网络社区发现算法ISLPA(Improved Semantic Label Propagation Algorithm),即一种适用于大规模在线社会网络的社区发现和标识算法。ISLPA算法对语义标签算法SemTagP进行改进,在社区划分过程中将在线社会网络视为有向加权图,通过语义网和社会化标签技术,充分结合在线社会网络丰富的语义信息和网络拓扑特征进行社区划分。ISLPA算法不需要预先设定社区数量和大小,就能实现社区发现,并能根据标签自动识别划分的社区。算法接近线性时间复杂度,具有较高的效率。通过实验表明,ISLPA算法能有效划分和标识真实在线社会网络。     

一种混合的动态社区发现算法

针对增量式动态社区发现算法存在的误差累积问题和计算复杂度受网络演化程度影响的问题,本文结合标签传播算法和模块度优化算法提出了一种混合的动态社区发现算法.该算法将网络的演变情况分为产生增量较多的剧烈演变和产生增量相对少的非剧烈演变2种情况.为了减少增量处理,对于剧烈演变,该方法将对应的网络快照看做一个完整网络,采用静态方法划分社区.对于非剧烈演变的情况,则采用增量的方式划分社区.在社区划分过程中,同时采用了基于模块度优化的Louvain算法和标签传播算法进行社区结构调整.在人工数据集和真实数据集上的实验验证了本算法的正确性和有效性.     

基于信息扩散概率的二分网络社区划分算法

二分网络是复杂网络的表现形式之一,二分网络单侧节点的社区划分对研究复杂网络具有重要的实际意义.基于信息在网络中的扩散概率和模块度思想,本文提出了一个针对二分网络的社区划分聚类算法(IPS算法).该算法通过模拟信息在网络中扩散的过程,利用各个节点的信息量在网络中扩散后,每个节点收到其他节点的信息量作为社区之间合并的依据,并引入二分网络模块度作为社区划分优劣判断的依据.最后算法在典型网络上测试结果表明,该算法不仅能够精确的识别二分网络社区个数,而且可以获得高质量的社区划分结果.