复杂网络重叠社团检测算法研究综述

社团结构是复杂网络的一项基本特性,对复杂网络中社团结构特别是重叠社团结构的检测,是复杂网络理论研究的一项重要且充满挑战的课题.对当前常用的重叠社团检测算法进行了分析和归纳,阐述每类算法特点,并介绍用于评价算法性能的一些基准图,对复杂网络重叠社团检测领域未来的研究方向提出了一些思考和建议.     

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。     

一个基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法

作为复杂网络重要特性之一的社团结构在大量现实的大规模复杂系统研究中占有重要的一席地位.论文在研究现有的社团发现算法基础上,提出了一种基于多维特征向量的复杂网络社团结构发现算法,实验证明,该算法能够有效的发现复杂网络中的社团结构,对于进一步进行复杂网络上的信息挖掘具有重要的意义.     

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。     

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。     

基于启发式函数的分布式FN 算法

对复杂网络进行社团挖掘和分析是很多领域和学科的重要问题,结合海量数据通联矩阵稀疏的特点,提出了一种基于启发式函数合并的快速社团挖掘算法KFN算法,并建立了算法的MapReduce模型.通过对DBLP论文合著网络数据集进行挖掘可知,分布式模型和基于启发式函数的合并策略能够提高社团挖掘的时间效率.     

基于聚类的复杂网络社团发现算法

对基于聚类技术的复杂网络社团发现算法进行研究,分析网络中结点间的相似性度量方法,提出把复杂网络中的结点转化为向量的顶点到向量映射(MVV)算法,把网络中的结点转化成适合聚类算法的数据结构形式.对不同聚类算法及相似性度量方法的性能进行比较分析,结果表明,MVV算法可以提高发现复杂网络中社团的能力.     

一种基于交互迭代式的多尺度社团发现算法研究

社团发现是复杂网络研究领域的重要研究内容之一。为了提高社团发现的性能,本文提出了一种交互迭代式的多尺度社团发现算法。将网络中的社团定量描述为邻居节点、外来节点和重叠节点多个尺度的线性组合,并针对每个尺度给出了相应的矩阵计算描述。在应用上述定量描述指标对网络进行社团发现时,提出了一种包含两个阶段的迭代式社团发现算法。在这两个阶段中,分别固定社团集合和主社团集合,并且分别调整主社团集合和社团集合来最大化上述社团量化指标。实验表明,本文提出的算法与其它社团发现算法相比不仅准去性和效率高,而且具有很好的灵活性     

基于改进的ACCA的复杂网络社团结构发现

复杂网络社团结构划分日益成为近年来复杂网络的研究热点,到目前为止,已经提出了很多分析复杂网络社团结构的算法.该文在聚类算法的基础上,提出了一种基于改进的ACCA的复杂网络社团结构发现方法.该文提出的方法的好处是社团数目不用事先被指定,并且此算法最大的优点就是能获取全局最优解.通过ZacharyKarate Club经典模型验证了该算法的可行性和有效性,实验结果表明,该算法能成功地发现各个社团,是一种行之有效的网络社团发现算法.     

一种基于相对关系亲密度的局部社团发现算法

在复杂网络研究中,社会网络中的社团发现,对商业营销、疾病传播控制等具有实际意义.目前许多研究针对于全局网络进行社团挖掘.挖掘算法因其较高的复杂度往往不适用于动态、大型网络.针对某个点或者某个区域的局部社团挖掘成为了近期的研究热点.为此提出了一种新的相对关系亲密度的计算方法,并与已有算法思想结合,形成了一种新的局部社团发现算法,提高了算法性能.基于已知社会网络、随机测试网络的实验证明了算法的有效性.     

动态社区发现方法研究综述

随着社交媒体多样性的增加,实时分析社交网络的需求不断增大,动态社区发现的研究受到了广泛的关注。已有的社区发现综述多是侧重静态社区发现,以及相关方法的探讨,无法进行网络演化分析,此外社区的实体数据往往具有交叉更替性和时序性,因此对动态社区发现的研究现状进行分析和综述。首先,基于复杂网络的研究背景,提出了通用的动态社区发现研究框架;接着,形式化表示动态社区发现的相关定义,并从网络层面和节点层面对动态社区演化进行详细分析;然后,根据架构和技术的不同,对动态社区发现方法进行归纳分类,并结合常用数据集和评价指标对经典静态社区发现算法进行定性和定量分析;最后,介绍了社区发现的典型应用场景,探讨了当前动态社区发现研究面临的主要挑战,针对性地提出了相关解决方案,为动态社区发现研究领域勾画出较为清晰和全面的研究方向。     

复杂网络社区发现研究进展

近年来,随着现代网络通信和社会媒体等技术的飞速发展,复杂网络成为多学科交叉研究的热点之一,社区发现是复杂网络中的一个重要问题,对其进行研究具有重要的理论意义和应用价值。该问题吸引了多个学科领域的众多学者的关注,并且已有许多社区发现算法被提出。已有的社区发现综述多是侧重某一方向或特定领域展开,基于此,文中在之前工作的基础上,对国内外社区发现工作进行了深入调研,较全面地阐述了复杂网络社区发现的研究现状。首先,针对不同网络结构,给出社区发现的问题定义和主要的评价指标。然后,介绍了不同网络结构中的经典社区发现算法,包括同质网络中的全局社区发现、局部社区发现算法,异质网络中的二分网络、三分网络和多分网络中的社区发现,结合节点内容和连接结构的社区发现算法,以及动态网络中的社区发现和社区演化工作。最后,简要介绍了社区发现的典型应用,包括影响最大化、链路预测和情感分析领域的应用。此外,探讨了当前社区发现研究面临的主要挑战,试图为社区发现研究领域勾画一个较为清晰和全面的轮廓,为初学者提供指引。     

节点重要程度感知的分布式DTN结构检测机制

间断连接无线网络具有较强的社会属性,感知网络结构能够有效改善网络性能。提出一种节点重要程度感知的网络结构检测机制,节点根据转发消息数量和邻居数量估计自身的重要程度,并以分布式的方式选取社区中心节点,进而依据与中心节点的共同邻居数确定本社区的邻居节点,完成网络结构检测。仿真结果表明,本机制检测准确率相较于HCDA提高大约45%,且所提出的方法扩展性较强,适用于各种混杂网络场景。     

复杂网络中社区发现方法的研究

研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时,复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛的应用前景。综述了复杂网络社区发现方法的研究现状,将社区发现方法分为无重叠社区发现、重叠社区发现、演化发展社区发现三个方面,并分析比较了算法时间复杂度和准确度。试图为社区发现方法的研究工作提供有益的帮助和参考。     

基于信息瓶颈的社区发现

该文提出一种映射方法,把单部网络变换成二部图网络.针对得到的二部图网络,在信息论的框架下,提出了一种基于信息瓶颈的社区发现方法.该方法通过寻找网络的最优压缩表示来发现网络的社区结构,最优压缩表示尽可能多地保留原始网络的拓扑特征.在真实数据集和计算机产生的数据集上的实验表明,该方法能够有效地发现网络的社区结构.另外,对于有向网络的社区发现,现有方法忽略有向网络中边的方向而作为无向网络来处理,损失了有向的网络的方向信息,文中提出的社区发现方法能够很好地解决这一问题,并能从有向网络中挖掘出一些现有方法无法发现的知识,这一特点使得该文的方法比现有方法更适用于解决像WWW这样的有向网络.同时,真实世界的许多网络本身就是二部图网络,相对于现有的社区发现方法,文中的方法可以直接应用于这类网络.     

Community detection in multiplex networks via consensus matrix

In complex network of real world,there are many types of relationships between individuals,and the more effective research ways for this kind of network is to abstract these relationship as a multiplex network.More and more researchers are attracted to be engaged in multiplex network research.A novel framework of community detection of multiplex network based on consensus matrix was presented.Firstly,this framework merges the structure of multiplex network and the information of link between each node into monoplex network.Then,the community structure information of each layer network was obtained through consensus matrix,and the traditional community division algorithm was utilized to carry out community detection of combine networks.The experimental results show that the proposed algorithm can get better performance of community partition in the real network datasets.     

一种基于聚集系数的社区发现算法

社区划分一直是复杂网络研究中的一个热门话题,社区的快速准确划分为研究复杂网络的性质提供了良好的基础。传统的社区发现方法都是在全局复杂网络的基础上进行社区划分,随着网络中节点的增加,网络规模的变大,社区发现变得更为复杂。提出了一种局部社区发现算法,该算法无需知道整个复杂网络的全部信息,只需从一个待求节点出发,考察其与邻接节点的紧密程度,逐步将邻接点添加到社区中,得到该节点所在的社区结构。同时,该算法还可实现全局网络的社区发现。利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络进行社区发现,实验结果表明了该算法的准确性与可行性。     

面向层次结构分析的通信网络社区检测算法

针对通信网络社区发现及其层次结构分析问题,提出一种基于可达通信距离排序的通信社区检测算法,通过建立通信密度的多分辨率嵌套树,展示社区的层次关系和核心成员,并对嵌套树进行修剪,从而在实现社区发现与层次结构分析的同时降低计算复杂度。对人工合成网络和真实网络数据进行测试,结果表明该算法有效。     

基于桥系数的分裂社区检测算法研究

研究社区结构有助于揭示网络结构和功能之间的关系,而社区检测是社区结构研究的基础和核心。该文定义了一种聚集度桥系数,将其应用到社区检测中,设计出一种分裂社区检测方法,包括分裂和合并两个算法。分裂算法使用桥系数识别社区间边,通过迭代删除社区间边分解网络,从而发现网络中的社区结构;合并算法根据社区连接强度合并社区,可以揭示社区结构中的分层嵌套的现象。在六个社会网络数据集上的实验表明,本文算法可以有效的将网络分裂为有意义的社区,并且准确性接近或超过经典的社区检测算法。