一种基于聚集系数的局部社团划分算法

社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题.传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息.随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团.为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法.该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构.该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低.同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析.     

基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法

社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。     

基于节点内聚系数的局部社团发现算法

为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。     

一种基于聚集系数的复杂网络社团划分算法

;社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题,为发现复杂网络中的社团结构,更好的研究复杂网络的社团性质,本文利用网络中聚集系数提出了一种新的社团划分的算法,该算法综合运用复杂网络中点和边的信息,根据节点和边的聚集系数,计算出节点问的连接紧密程度,由局部到整体来划分出所有的社团结构。传统的复杂网络社团划分算法通过获得全局网络的信息,但随着网络规模的增加,获得全局网络的信息的难度也随之增加,本文提出的新算法避免这一难度所带来的问题。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络,测试结果证明了该算法的可行性。     

基于社团密度的社团发现算法

发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题：评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。     

稳定的标签传播社团划分算法研究

快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。     

基于节点相似性度量的社团结构划分方法

针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构, 性能比标签传播算法(LPA)、GN(Girvan-Newman)、CNM(Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.     

基于核心节点扩散的有向网络重叠社团发现算法

复杂网络中的社团结构探测是当前复杂网络研究领域的一个热点问题。传统的社团划分算法主要以无向、无权网络作为分析对象,不能够适用于现实世界中各种有向网络、加权网络。在分析和研究各种社团划分算法的基础上,提出一种新的重叠社团发现算法。该算法从网络中的核心节点开始,不断合并适应度最大邻居节点,最终将网络划分为多个重叠的社团。最后,将该算法应用到两个有向网络中,实验表明该算法能够很好地划分出有向网络中的重叠社团。     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

基于局部信息的复杂网络社团结构发现算法

发现网络中的社团结构有助于更好地理解网络结构和分析网络属性。通过定义边的聚类系数和基于局部信息的方法,提出了一种寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法首先在网络的剩余节点中寻找度最大的节点,然后利用该节点的局部信息、边的聚类系数和凝聚的思想,得到复杂网络的社团结构。在两个典型网络上的测试结果表明了该方法的可行性。     

复杂网络中的社团结构发现方法

社团结构是真实复杂网络异质性与模块化特性的反映。深入研究网络的社团结构有助于揭示错综复杂的真 实网络是怎样由许多相对独立而又互相关联的社区形成的,使人们更好地理解系统不同层次的结构和功能,具有广泛 的实用价值。总结了目前常用的社区发现方法,包括经典的GN算法、模块度优化算法、基于网络动力学的方法以及 统计推断方法;用社区划分基准测试网络Zachary对上述算法进行了实验,对这几类算法的时间复杂度和优缺点进行 了比较分析。最后,对复杂网络的社区结构发现算法的研究进行了展望。     

一种基于层次化社团结构的网络可视化方法

提出了一种基于层次化社团结构的可视化方法,首先利用Blondel快速算法将网络划分为层次化的社团结构,然后依次在不同层次的社团内部采用力导引算法和环状布局双重布局,并通过对阈值的设置实现了两种布局方法的自由切换。     

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。     

基于网络社区模块结构的特征选择性能评价

利用网络社区模块结构作为特征选择的度量指标，给出了一种基于全局拓扑结构的特征选择性能评价方法。对一种基于免疫学原理的数据压缩和特征提取模型——人工免疫网络进行了验证，通过对数据特征提取前的抗原数据网络和特征提取后的记忆网络的网络社区模块结构的对比，达到对人工免疫网络(aiNET)的特征提取性能评价的目的。实验结果证实了人工免疫网络模型可以保持网络拓扑结构上的稳定性，验证了利用网络社区结构作为特征选择度量的合理性。     

复杂网络的一种快速局部社团划分算法

为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法.该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构.由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度.将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果.最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度.     

图重构下大规模网络的社团检测算法

对大型复杂网络进行高质量的社团检测通常依赖图的拓扑结构来划分节点集,然而现实世界的网络通常带有嘈杂且与集群无关的链接,这些链接可能会导致模型将来自不同集群的节点划分在一起。为此,提出了基于图重构的社团检测算法（graph reconstruction based community detection,GRCD）,该方法能够处理大规模复杂网络的社团检测。首先,删除社团之间的相互连接的边来重新构建原始图的社团结构;然后,将网络视为一个社交系统,旨在以更直观的方式揭示社团;提出了一种高效的社团检测策略,即基于话语权的社团组织生成策略;最后,在不同规模数据集上进行实验。实验结果表明,GRCD算法不仅能够处理大规模网络,而且在保持较高稳定性的同时,其社团划分的质量对比现有的几种基准算法都有很强的竞争力。     

基于维基百科社区挖掘的词语语义相似度计算

词语语义相似度计算在自然语言处理如词义消歧、语义信息检索、文本自动分类中有着广泛的应用。不同于传统的方法,提出的是一种基于维基百科社区挖掘的词语语义相似度计算方法。本方法不考虑单词页面文本内容,而是利用维基百科庞大的带有类别标签的单词页面网信息,将基于主题的社区发现算法HITS应用到该页面网,获取单词页面的社区。在获取社区的基础上,从3个方面来考虑两个单词间的语义相似度:(1)单词页面语义关系;(2)单词页面社区语义关系;(3)单词页面社区所属类别的语义关系。最后,在标准数据集WordSimilarity-353上的实验结果显示,该算法具有可行性且略优于目前的一些经典算法;在最好的情况下,其Spearman相关系数达到0.58。     

具有社区结构的无标度网络生成算法

近年来,生成图模型在复杂网络研究中的作用越来越重要。图的生成过程对于研究疾病的蔓延和信息的传播具有重大意义,同时图模型的生成也有助于更深入地研究复杂网络的特性。为了能够生成既符合真实网络特征又具有结构多样性的复杂网络,提出了一种具有社区结构的可调节聚集系数和模块性的无标度网络生成算法——TCMSN(Scale Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity)。通过调节混合参数可以调节生成网络的模块性,通过调节社区内连边的概率和混合参数可以对网络聚集系数进行调节。TCMSN采用了合理的连边策略,在不破坏网络结构多样性的情况下,能尽可能维持网络的无标度特性。人工构造数据和真实网络数据的对比实验结果表明,TCMSN算法能够生成可调节聚集系数和模块性的无标度网络模型,且能够生成最接近真实网络社区结构特征的网络模型。     

基于结构相似度仿射传播的社团检测算法

复杂网络中普遍存在着一定的社团结构,社团检测具有重要的理论意义和实际价值。为了提高复杂网络中社团检测的性能,提出了一种基于结构相似度仿射传播的社团检测算法。首先,选取结构相似度作为节点之间的相似性度量,并采用了一种优化的方法来计算复杂网络的相似度矩阵;其次,将计算得到的相似度矩阵作为输入,采用快速仿射传播(FAP)算法进行聚类;最后,得到最终的社团结构。实验结果表明,所提算法在LFR(Lancichinetti-Fortunato-Radicchi)模拟网络上的社团检测平均标准化互信息(NMI)值为65.1%,要高于标签传播算法(LPA)的45.3%以及CNM(Clauset-Newman-Moore)算法的49.8%;在真实网络上的社团检测平均模块度值为53.1%,要高于LPA算法的39.9%以及CNM算法的47.8%,具有更好的社团检测能力,能够发现更高质量的社团结构。