重要特征选择和局部网络拓扑嵌入的社区发现算法

寻找网络中连接紧密的、稳定的社区，对网络大数据的挖掘和分析具有重要的意义和价值.节点属性和网络拓扑对社区发现都有重要的影响，由于真实网络中的节点属性维度大，找寻重要属性困难，而且和深层次的结构信息又不易进行高效整合以进行社区划分.为了有效地提取节点的重要属性信息，并和局部链接拓扑信息深入融合，根据矩阵分解，提出了基于特征选择和属性网络嵌入的社区发现算法.首先采用节点的联合相似度潜在表征指导特征选择，筛选出重要的属性后与原拓扑组成新网络，然后将新网络通过融合邻居信息的属性网络表征学习映射成节点低维向量，最后对该嵌入向量进行聚类从而实现社区划分.在真实网络数据集上与其他代表性算法进行比较，实验结果表明所提算法具有良好的特征选择性能和社团划分性能.     

面向属性网络的可重叠多向谱社区检测算法

谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区。此外,将本文算法应用于现实世界的多个网络,验证了本文算法的有效性和效率。     

基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法

属性网络不但包含节点之间复杂的拓扑结构,还包含拥有丰富属性信息的节点,其可以比传统网络更有效地建模现代信息系统,属性网络的社区划分对于分析复杂系统的层次结构、控制信息在网络中的传播和预测网络用户的群体行为等方面具有重要的研究价值.为了更好地利用拓扑结构信息和属性信息进行社区发现,提出了一种基于矩阵分解的属性网络嵌入和社区发现算法(CDEMF).首先提出基于矩阵分解的属性网络嵌入方法,基于网络局部链接信息计算相邻节点的相似性,将其与属性接近度联合建模,通过矩阵分解的分布式算法得到每个节点对应的低维嵌入向量,即把网络节点映射为低维向量表示的数据点集合.接着提出基于曲率和模块度的社区划分方法,自动确定数据点集合中蕴含的社区数量,并通过对数据点集合聚类完成属性网络社区划分.在真实网络数据集上,将CDEMF方法与其他8种知名算法进行比较,实验结果表明CDEMF具有良好的性能.     

带源节点的快速社区发现算法

提出了一种改进的带源节点的CNM快速社区发现算法,用于含有部分已知社区属性节点的复杂网络的社区结构划分。算法中将这部分节点作为源节点,采用模块度增量最大化为目标函数对待划分节点进行聚合,并在取得最大全局模块度值时得到社区划分结果。以深圳市手机基站用户流量网络为例,将位于各规划城市中心的基站点作为源节点引入,对城市进行区域划分。结果表明,该算法不但能够发现基于各城市中心的服务边界,也能发现一些隐含的城市区域。     

基于二部图表示的属性网络社区发现算法

属性网络社区发现是网络数据分析中的一项重要研究内容。为了提高社区发现的准确性，现有算法大多通过融合拓扑信息和属性信息对属性网络进行低维表示，然后基于低维特征进行社区发现。然而，这类算法通常基于深度模型进行表示学习，缺乏一定的可解释性。因此，文中提出了一种基于二部图表示的属性网络社区发现算法，以提高社区发现结果的准确性和可解释性。首先，分别基于属性网络的拓扑信息和属性信息计算网络中各个节点作为代表点的概率，通过两类信息融合选出一定比例的节点作为代表点；其次，基于拓扑结构和节点属性计算各个节点到代表点的距离，构建二部图；最后，基于二部图利用谱聚类算法进行社区发现，得到最终结果。在人造属性网络和真实属性网络上与已有的属性网络社区发现算法进行实验比较分析。实验结果表明，所提算法在标准化互信息、调整兰德指数等评价指标上均优于已有算法。     

结合拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法

现实世界中的复杂系统可建模为复杂网络,探究复杂网络中的社区发现算法对于分析复杂网络的拓扑结构和层次结构具有重要作用。早期研究通常将网络中的节点局限在一个社区中,但随着研究的深入发现社区结构呈现重叠特性。针对现有重叠社区发现算法存在划分社区结构不稳定、忽略节点交互和属性等问题,提出一种基于网络拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法。融合节点的属性和结构特征计算节点的拓扑势,依据节点的拓扑势选取核心节点。从核心节点出发构建初始社区群,计算各个社区间的调整信任度,实现社区的合并与再调整,从而识别重叠社区。在多个人工模拟网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与基于贪婪派系扩张、种子扩张等的重叠社区发现算法相比,该算法将扩展模块度最高提升至0.719,能有效识别社区结构及重叠节点,提升重叠社区检测性能。     

采用模糊k核多粒度分解机制的高效社区发现

针对全局社区发现计算时间过长,以及k-core分解规则过于严格导致一些高重要性节点无法被保留的问题,提出基于模糊k-core的社区发现算法。采用基于模糊隶属度函数的模糊k-core分解思想,筛选出核心节点集,对由核心节点集所组成的子网进行局部社区划分,将核心子网的社区标签扩散到其余节点,完成全局社区发现。在标准数据集上的实验结果表明,算法在社区发现的精确度上保持了高水准,在大数据集上的运算时间显著降低。     

基于共邻节点相似度的社区划分算法

复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题，提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先，为了计算节点间相似度值，提出了相似度模型，该模型通过将被测节点对的邻居节点引入一并计算，提高了相似度度量的准确性；然后，计算节点局部影响力值，能客观地表现出节点在所处网络中的重要性；其次，结合节点相似度值和节点局部影响力值对节点进行层次聚类，完成网络社区结构的初步划分；最后，通过聚合初步划分的子社区，获得复杂网络的最优模块度值。仿真结果表明，在网络的社区特征模糊时，与新的基于局部相似度的社区发现算法（CDALS）相比，所提算法的准确率提高了14%，证明了所提提法更能够准确、有效地划分复杂网络的社区结构。     

群智感知网络中基于社会关系的社区发现算法

群智感知应用主要通过社区划分进行任务分配,然而现有群智感知应用中社区发现算法缺乏对社会关系的量化以及划分社区的特征因子单一。针对这些问题,提出了一种基于多维社会关系特征的社区发现算法,通过计算移动节点间的最优生成树、节点合并因子、社区调整因子,对移动节点的社会关系进行具体量化,将节点合理划分成不同的社区。实验结果表明,与现有方法相比,该算法在不同的数据集中具有更好的动态适应性、有效性和预测准确性,其准确性平均达到97.3%,高于对比算法15.2%。     

基于染色随机游走的可重叠社区发现

社区发现是一个基础性的且被广泛研究的问题。现有的社区发现方法大多聚焦于网络拓扑结构,然而随着真实网络中实体可用属性的激增,捕获图中结构和属性的丰富交互关系来进行社区发现变得尤为必要。据此面向属性图提出了一种基于染色随机游走的可重叠社区发现算法OCDC,该算法解决了传统的基于随机游走的社区发现算法利用结构转移矩阵造成社区发现效果不佳的问题。具体地,首先利用经典的初始种子策略选出网络中差异度较大的节点,在此基础上设计种子替换策略,挖掘网络中质量更佳的种子替换路径集合对初始种子集合进行替换;其次构建结构-属性交互节点转移矩阵并执行染色随机游走过程得到高质量种子节点的染色分布向量;最后基于融合结构和属性的并行电导值对社区进行扩展。在人工网络和现实网络上的实验表明,本文提出的算法能够准确地识别属性社区并显著优于基准算法。     

基于属性度的属性排序算法

形式概念分析是一种从形式背景进行数据分析和规则提取的强有力工具。属性拓扑作为一种新型的形式背景表示方法,直观地描述了属性之间的关联。利用属性拓扑可以更方便直观地计算形式概念和概念格。经过对现有属性拓扑的算法与流程的研究,分析了现有属性排序算法的特异性和层次局限性,通过结合度的概念,提出了一种属性衡量的新方式--属性度,并提出了基于属性度的属性排序算法。这种排序算法得到的结果更加灵活,消除了属性排序的层次局限性,对父属性的查找有明显的优势,为基于属性拓扑中的属性排序方法提供了指引方向。     

一种新的模糊决策表属性约简方法

粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系,适合于处理离散属性值。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来,将等价关系扩展为模糊关系,可处理模糊属性值。分析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题,提出了一种新的约简算法,较好地克服了原算法的问题,能处理规模较大的模糊决策表。     

基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法

近些年来,网络中的重叠社区检测应用越来越广泛,这极大引起了人们的兴趣。通常重叠社区检测只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,这可能会遗漏数据间的重要结构。本文提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的局部社区检测算法。首先,计算出节点与社区之间属性相似度。其次,为挖掘内部紧耦合的社区,计算出能够表示耦合性的模块度增量。最后,通过融合多个已检测到局部社区,计算出隶属矩阵从而获取全局重叠社区结构。在三个有真实社区的数据集上的实验结果从内部指标模块度和与真实社区的比较验证了基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法比目前基于节点结构的社区检测算法在效率和有效性上有所提升。     

一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法

针对传统社交网络社区划分算法普遍缺乏对节点属性、链接属性的综合考虑和充分表达利用节点与链接属性信息的模型和机制等问题, 提出了一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法。该算法融合节点属性的相似度、节点间链接权值等链接属性信息, 定义了相似权值, 并以此为基础, 结合凝聚算法实现了对社交网络的社区划分。实验表明, 该算法对社交网络中属性比较明显的社区划分效果显著。     

一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法

近几年,在线社交媒体发展飞速,出现了大规模社会网络.传统的基于网络全局结构的社区发现方法难以有效地处理这些大网络.局部社区发现作为一种无需知道网络的全局结构、仅通过分析给定节点的周围节点之间的关系即可找出给定节点所在社区的方法,在社会网络大数据分析中具有重要的应用意义.针对真实世界网络结构中个体间的相似关系是模糊的或不确定性的,提出了一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法.首先,采用模糊关系来描述两个节点之间的相似关系,以节点对的相似度作为该模糊关系的隶属函数;然后证明了该关系是一种模糊相似关系,将局部社区定义为给定节点关于模糊相似关系的等价类,进而采用最大连通子图算法求得给定节点所在的社区.分别在仿真网络和真实网络上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地揭示出给定节点所在的局部社区,相比其他算法,具有更高的F-score.     

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。     

粒计算中基于属性分类的形式概念属性约简

针对目前已有的形式概念属性约简算法的不足(如属性约简的时间复杂度偏高、属性及属性值比较过程中存在冗余计算、存储开销大等问题),结合粒计算思想,提出基于属性分类的形式概念属性约简模型.首先,通过定义两个算子来划分属性之间分类关系;然后,由属性分类关系制定约简规则,并在此基础上提出基于属性分类的形式概念约简算法,该算法在保持目前最低时间复杂度不变的情况下,减少了冗余计算和存储开销,提高了属性约简的计算效率;最后,通过实例和仿真实验对基于属性分类关系的形式概念属性约简算法的有效性进行了验证.     

基于标签传播的拓扑势社区检测算法

基于拓扑势的社区检测通过节点的链接信息构造拓扑势域,在拓扑势域内进行社区划分.但实际划分过程存在大量孤立性社区.带节点属性信息的社区检测问题作为社区的重要组成,已成为社区检测的主要研究方向.本文提出了一种结合标签传播的拓扑势社区检测算法（TPCDLP）.首先,结合标签传播思想将属性信息转换为节点间的链接权值.其次,把链接权值加入到拓扑势中构造拓扑势域.再利用核心节点进行子群社区的划分.最后,利用子群社区间核心节点的距离进行社区划分.在3个含标签属性的数据集上,与6种算法对比,该算法在改进的模块度$Q_{ov}^E$、信息熵$Entropy$、社区重叠度$Overlap$和综合指标F上表现更优.在3个真实社区上应用了该算法,并与3种算法对比,实验结果显示该算法在标准化互信息指标$NMI$上表现良好,能够有效应用于实际问题.     

基于节点属性的社区发现博弈算法

提出一种基于节点属性的社区发现博弈算法G_NA（game algorithm based on node attributes for community detection）。将社区发现的过程看做网络中节点的博弈,当所有节点都不能提高自身收益时,博弈结束。首先,G_NA提出基于节点度属性的收益函数;然后,在迭代过程中,节点按照重要度从大到小排序,并依次选择策略提高收益;最后,将提出的算法与现有算法分别在不同的真实网络和人工网络上进行对比实验,结果表明提出的算法优于其他算法。