基于组合模型的局部搜索弱社团结构发现算法

针对复杂网络社团结构发现算法中全局模块度存在的分辨率缺陷问题,即不能发现很多实际存在的小社团,甚至发现的社团不满足普通意义上的社团定义,给出一种新型的多目标整数规划模型。结合弱社团定义、局部适应度和全局模块度标准,提出一种高效的启发式算法,发现网络的层次重叠社团。实验结果表明,该算法克服全局模块度的缺陷,能充分挖掘出小社团,具有较高的效率。     

基于词共现图的中文微博新闻话题识别

针对传统的话题检测算法主要适用于新闻网页和博客等长文本信息,而不能有效处理具有稀疏性的微博数据,给出一种基于词共现图的方法来识别微博中的新闻话题.该方法首先在微博数据预处理之后,综合相对词频和词频增加率2个因素抽取微博数据中的主题词.然后根据主题词间的共现度构建词共现图,把词共现图中每个不连通的簇集看成一个新闻话题,并使用每个簇集中包含信息量较大的几个主题词来表示微博新闻话题.最后在微博数据集上进行实验,实现了对微博中新闻话题的识别,验证了该方法的有效性.     

基于节点相似性的加权复杂网络BGLL社团检测方法

针对加权复杂网络中的重叠社团检测问题,提出了一种面向加权网络的基于Jaccard系数的BGLL模块密度优化算法（Modularity Density and Jaccard Based BGLL,DBGLLJ）.利用节点重要度重构网络,根据模块度增益作为阶段函数和模块密度增益作为目标函数进行网络硬划分,并提出了结合改进的Jaccard系数的重叠检测方法.为验证算法,选择了3种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,结果表明：在标准LFR网络和真实网络中,DBGLLJ算法检测效果较优,具有较高的重叠模块度以及重叠检测准确性,且运算效率较好.将所提算法应用于现实复杂机电系统因效性网络,重叠检测结果较好,具有较高的参考价值.     

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。     

基于共享邻居数的社团结构发现算法

为了快速准确地找到复杂网络的社团结构,提出一种基于共享邻居数和局部模块度的社团结构发现算法。该方法通过不断寻找节点之间的共享邻居数找出与社团连接性最强的节点,并以局部模块度为衡量标准,判断是否将该节点加入到社团中。对3个典型复杂网络的划分结果表明,该算法是可行和有效的。     

基于语义共现图的中文微博新闻话题识别

提出一种在大规模微博短文本数据集中自动发现新闻话题的方法。该方法在微博数据预处理之后,综合TF-IDF、文档频率增长率和命名实体识别等几个因素抽取微博数据中的主题词。根据主题词之间的语义关系来构建主题词的语义共现图,计算出语义共现图的连通子图,把每个不连通的簇集看成一个新闻话题。在新浪微博数据集上进行实验,实现了对微博中新闻话题的识别。该方法能较好检测出当前时间的热门话题,能够在一定程度上有效地避免错误传播,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于局部信息检测的多粒度社团挖掘方法

从复杂性和动态性特征出发,给出了复杂网络局部模块度的定义,并提出了基于局部信息检测的社团发现算法,认为局部模块度值最大的节点集合就是最理想的社团结构.在此基础上提出了多粒度社团挖掘方法,为多视图观察复杂网络结构特征提供了新的研究思路.最后的实验分析表明了方法的有效性和可行性.     

微博网络上的重叠社群发现与全局表示

微博网络是新兴的覆盖海量用户、涉及广泛话题并具有复杂重叠社群结构的多模网络。在深入研究微博网络各类实体和属性内在联系的基础上,提出了以用户-话题关系为主要划分原则的重叠社群表达模型及相应的社群结构发现算法。该方法不仅考虑网络中的用户-话题关系,还融合了这一网络特有的用户关注关系、博文评论与转发关系等所形成的复合网络关系。同时,改进了传统的社群隶属矩阵表述模型,通过引入虚拟社群,使隶属矩阵不仅合理反映个体对社群的隶属度,同时标识了个体在社群中的核心度。通过基于新浪微博数据集的实验验证,结果表明：该模型与方法能够高效合理地刻画该数据集包含的重叠社群结构,实验结果具有良好的可解释性,所提出的模型和算法可以有效地应用于类似多模网络社群划分和演化分析研究中。     

复杂网络社团的谱分检测方法

为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化模块密度函数,展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题,提出一种谱分算法,进一步对该算法进行时间复杂度分析。在一个经典的真实世界网络中检验该算法,并与基于模块密度的直接核方法及基于模块函数的谱分方法做比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示,该谱分算法在发现复杂网络社团上是有效的。     

二谱分聚类的复杂网络社团检测方法

近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数(即D值)。通过模块密度的优化进程,证明了模块密度函数能写成模块密度矩阵迹的最大化表达形式。利用模块密度矩阵的谱分分解,提出了一种新的二谱分的聚类检测复杂网络社团方法。在LFR标准人工模型网络中验证了二谱分方法的有效性。实验结果显示这种新的方法在发现复杂网络社团上有较高的准确性。     

基于分类的中文微博热点话题发现方法研究

智能手机和微博客户端强化了微博的媒体特性,实时发现微博话题具有现实意义。文章提出了一种基于关键字分类的中文微博热点话题发现方法,通过关键字对微博信息进行筛选和归类,以时间窗内词频和增长速度构造赋权函数提取主题词,词汇的同文本条件概率作为相似度判定依据,基于改进的单遍聚类算法进行主题词聚类。对系统运行结果分析表明,该方法可以实时有效地聚类发现微博热点话题。     

基于聚类集成的微博话题发现方法

微博中短文本、用语不规范和大量噪音等特性使得传统话题发现方法不能很好地从中获取新话题。针对微博以上特性和话题动态性提出一种基于聚类集成的微博话题发现方法,该方法考虑微博发布的非线性时间因子,采用改进的K-Means方法分别融合微博的各个特性构造其对应的基聚类器,并评估各基聚类器之间的有效性和差异性,以此设置集成投票权值并最终进行聚类集成。实验对比结果表明,该方法将微博发现话题的准确性提升约9.5%,能够更有效地探测到新话题。     

基于隐含语义分析的微博话题发现方法

随着微博的大量普及和关注度的不断提高,微博热点话题发现已成为当前研究热点。针对于短文本、向量空间模型（VSM）文本表示方法存在高维度、稀疏,以及同义多义问题,导致难以准确度量文本相似度,提出一种基于隐含语义分析的两阶段聚类话题发现方法。引入话题热度的概念来选取具有一定关注度的微博文本,用隐含语义分析（LSA）对数据集进行建模;用层次聚类的CURE算法确定初始类中心;用K-means聚类得到热点话题的聚类结果。真实微博数据集的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于用户角色定位的微博热点话题检测方法

针对在海量微博数据中提取热点话题效率较低的问题,在对用户角色分类的基础上,提出了一种新的热点话题检测方法。首先,根据用户关注度进行用户角色定位,过滤掉部分用户的噪声数据;其次,采用结合语义相似度的TF-IDF函数计算特征权重,降低语义表达形式带来的误差;然后,用改进的Single-Pass聚类算法进行话题聚类,提取出微博话题;最后,根据微博转发数、评论数等对话题热度进行评估排序,从而发现热点话题。实验表明,所提出的方法使漏检率和误检率分别平均降低12.09%和2.37%,有效地提高了话题检测的正确率,验证了该方法的可行性。     

基于信息熵的复杂网络社团划分建模和验证

社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵(information entropy)模块度的社团划分算法(简称IE算法).在有着确定社团结构的数据集和不确定社团结构的数据集上,通过选取Q值、社团划分个数、社团最大连通分量大小和强弱社团个数比例4个重要参数,将IE算法与两种最主要的基于模块度的划分算法GN(Girvan-Newman)和FastGN(Fast Girvan-Newman)进行对比,实验结果证明了IE算法在社团划分性能上优于GN和FastGN;将IE和其他7种最主要的经典社团算法进行时间复杂度分析,并在随机网络和真实网络上进行实验,结果表明该算法时间复杂度在GN与FastGN之间,时间复杂度小于GN而精确度优于GN,证明了在大多数数据集上IE算法的社团划分准确度优于传统基于点边比率的社团划分算法的准确度.     

MSNV:基于多层次社团划分的网络结构可视化方法

针对大规模网络节点数目庞大、结构复杂性高,有限的屏幕空间难以展示其结构特征的问题,提出了一种基于社团划分的多层次网络可视化方法。首先,使用基于网络模块度的社团划分算法对网络节点进行划分,并采用贪婪算法寻找最大模块度的社团划分,得到不同层次粒度的社团;其次,通过设置层次约束力以改进经典力导引算法(FDA),使改进的算法能对不同层次粒度的社团实现分层布局,解决FDA无法展示网络节点层次性的问题;最后,使用多窗口视图、Overview+Detail等交互方法分别展示高层社团和底层节点,实现兼顾网络高层次宏观结构和低层次局部细节的显示。仿真实验中,该算法的社团划分相较于自包含GN算法在效率和准确率上有所提高。案例分析表明,所提方法在大规模网络结构的显示和交互方面具有良好的效果和性能。     

基于多特征的垃圾微博检测方法

随着微博平台的快速发展,垃圾信息检测与过滤也面临着巨大的考验,实时精确地识别垃圾信息对于提高用户的体验以及微博平台的可持续发展意义重大.本文根据新浪微博的真实数据,提出了一种基于多特征的垃圾微博检测方法.首先,提取微博的显式特征（用户特征、内容特征）;然后利用文档主题生成模型（LDA）提取微博中的隐含主题特征;最后根据所提取的微博特征利用支持向量机（SVM）构建分类器.实验结果表明,该方法相比于现有方法在准确率和F1值方面都有一定的提升.     

Utilizing advances in correlation analysis for community structure detection

In the era of big data, some data records are interrelated with each other in many areas, such as marketing, management, health care, and education. These interrelated data can be more naturally represented as networks with nodes and edges. Inside this type of networks, there is usually a hidden community structure where each community represents a relatively independent functional module. Such hidden community structures are useful for many applications, such as word-of-mouth marketing, promoting decentralized social interactions inside organizations, and searching biological pathways related to various diseases. Therefore, how to detect hidden community structures becomes an important task with wide applications. Currently, modularity-based methods are widely-used among many existing community structure detection methods. They detect communities with more internal edges than expected under the null hypothesis of independence. Since research in correlation analysis also searches for patterns which occur more than expected under the null hypothesis of independence, this paper proposed a framework of changing the original modularity function according to different existing correlation functions in the correlation analysis research area. Such a framework can utilize not only the current but also the future potential research progresses in correlation analysis to advance community detection. In addition, a novel graphical analysis on different modified-modularity functions is conducted to analyze their different preferences, which are also validated by our evaluation on both real life and simulated networks. Our work to connect modularity-based methods with correlation analysis has several significant impacts on the community detection research and its applications to expert and intelligent systems. First, the research progress in correlation analysis can be utilized to define a more effective objective function in community detection for better detection results since different real-life applications might need communities with different resolutions. Second, any existing research progress for the modularity function, such as the Louvain method for speeding up the search and different extensions for overlapping community detection, can be applied in a similar way to the new objective function derived from existing correlation functions, because the new objective function is unified within one framework with the modularity function. Third, our framework opens a large unexplored area for the researchers interested in community detection. For example, what is the best heuristic search method for each different objective function? What are the characteristics of each objective function when applied to overlapping community detection? Among different extensions to overlapping community detection, which extension is better for each objective function?     

模块度增量与局部模块度引导下的社区发现算法

社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区。在层次聚类的基础上,提出引入局部模块度来弥补模块度在划分社区时的不足,避免可能出现的划分不合理情况。通过真实数据集和人工网络进行了验证,实验结果证明,该算法具有可行性与有效性。     

基于话题标签和转发关系的微博聚类和主题词提取

针对微博聚类正确率不高的问题,在研究微博数据特点的基础上,利用微博hashtag来增强向量空间模型,使用微博之间的转发关系提升聚类的准确性,并利用微博的转发、评论数以及微博发布者信息来提取聚类中的主题词。在新浪微博数据集上进行实验发现,与k-means算法和基于加权语义和贝叶斯的中文短文本增量聚类算法(ICST-WSNB)相比,基于话题标签和转发关系的微博聚类算法的准确率比k-means算法提高了18.5%,比ICST-WSNB提高了6.48%,召回率以及F-值也有了一定的提高。实验结果表明基于话题标签和转发关系的微博聚类算法能够有效地提高微博聚类的正确率,进而获取更加合适的主题词。