基于节点影响力和局部中心度的社区发现方法

一方面,社区信息沿着最短路径传播且随着传播逐渐衰减,信息传到较远位置可能性很小。另一方面,在信息量一定的情况下,在不同路径长度下,每条边累积信息量不同。由此两方面的考虑,引入节点影响力和局部中心度,结合GN算法删除最大边介数的核心思想,得到一种新的社区发现算法WLCD(weighted local community detection,WLCD)。实验证明,在三种真实网络数据集中,WLCD算法对比其他几种经典社区检测算法更好,在模块度、调整兰德系数、标准互信息以及准确率等评价指标方面都有比较好的结果。     

基于流式分析的大规模网络重叠社区发现算法

为了提高在大规模网络中发现社区的效率,提出一种基于流式分析的大规模网络重叠社区发现算法(Streaming-based Overlapping Community Detection algorithm,SOCD).算法对网络中的边进行流式处理,每次只处理一条边且每条边仅被处理一次.根据节点的度、节点对社区的贡献度以及节点移动前后社区间连边数量的变化等信息对节点进行划分.在人工合成网络和真实大规模网络上的一系列实验表明,SOCD算法在时间消耗和内存占用上具有较大的优势,比传统方法快10倍以上,且具有较强的鲁棒性,能够在线性时间和空间复杂度下高效、准确地挖掘网络中的重叠社区结构.     

基于结构紧密性的重叠社区发现算法

随着网络结构的不断扩大和日益复杂,传统的重叠社区发现算法已经不能有效地处理大规模网络数据,发现合理的社区结构.本文提出了顶点引力的概念,引入顶点凝聚度和社区凝聚度作为满足社区的外部结构稀疏性和社区内部结构紧密性的判定指标,构造了基于结构紧密性的重叠社区发现算法OCSC.该算法经过预处理,核心子图划分以及核心社区的扩展三个步骤,能有效地发现重叠社区,通过对人工合成网络和真实网络结构的社区发现实验,运用NMI和F1Score等指标验证OCSC算法的合理性和优越性.     

基于贡献函数的重叠社区划分算法

现实世界中的网络结构呈现出重叠社区的特征。在研究经典的标签算法的基础上,该文提出基于贡献函数的重叠社区发现算法。算法将每个节点用三元组(阈值、标签、从属系数)集合来表示。节点的阈值是每次迭代过程中标签淘汰的依据,该值由多元线性方程自动计算而来。从属系数用于衡量当前节点与标签所标识社区的相关度,从属系数的值越大说明该节点与标签所标识社区的关联性越强。在每一次迭代的过程中,算法依据贡献函数计算每个节点的从属系数,并生成新的三元组集合。然后依据标签决策规则淘汰标签,进行从属系数规范化。通过对真实的复杂网络和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)自动生成的网络进行测试可知,该算法的社区划分准确率高,而且划分结果稳定。     

一种基于边界节点识别的复杂网络局部社区发现算法

在网络日益巨大化和复杂化的背景下,挖掘全局网络的社区结构代价较高。因此,基于给定节点的局部社区发现对研究复杂网络社区结构有重要的应用意义。现有算法往往存在着稳定性和准确性不高,预设定阈值难以获取等问题。该文提出一种基于边界节点识别的复杂网络局部社区发现算法,全面比较待合并节点的连接相似性进行节点聚类;并通过边界节点识别控制局部社区的规模和范围,从而获取给定节点所属社区的完整信息。在计算机生成网络和真实网络上的实验和分析证明,该算法能够自主挖掘给定节点所属的局部社区结构,有效地提升局部社区发现稳定性和准确率。     

基于隶属度的社会化网络重叠社区发现及动态集群演化分析

社会化网络中节点的复合属性可能为临时或过时状态,并且节点拥有一定能力维持固有状态,所以不可单纯依据新增数据或节点现有特征确定社区划分.本文提出可重叠社区发现算法及集群动态更新方案,根据网络历史数据分析节点对原始集群的隶属程度,并结合新增数据确定节点变化趋势,实现网络结构分析及社区动态更新.本文分别在不同数据集中测试聚类效果,实验结果证明算法既保持对新增数据的敏感度,也防止了节点短暂特征或节点维持固有状态的能力对划分结果的负面影响.     

基于节点影响力的标签传播社区划分算法

针对高效的LPA社区划分算法存在结果不稳定性的问题,提出一种新的基于节点影响力的标签传播社区划分算法(Node Influence based Label Propagation Algorithm for Community Discovery,简称NIB算法),使得保持社区划分高效的同时可以尽可能地降低由于社区划分不合理带来的核心节点影响精度的损失。该算法首先为每个节点分配唯一标签并评估节点的影响力,然后按照影响力大小由高到低的次序迭代更新节点的标签,更新完毕可得到一个稳定的社区划分结果。最后在真实数据集上对NIB算法的稳定性与划分质量进行验证。     

基于链接相似性聚类的重叠社区识别

社区结构是社会网络最普遍和重要的拓扑属性之一,提出一种基于链接相似性聚类的重叠社区识别算法.该算法首先根据相邻链接的度分布状态,提出链接间的相似性度量方法;其次以链接相似性矩阵为输入,以链接社区的最优划分为目标,建立链接局部相似性聚类算法,实现了重叠社区的有效识别;然后对链接社区进行优化,解决了可能出现的过度重叠及孤立社区问题;最后在真实网络及人工合成网络上的实验验证了算法的高效性.     

基于图熵聚类的重叠社区发现算法

图聚类算法是数据挖掘和复杂网络研究中的一个关键环节。基于密度、层次划分的方法已经被广泛应用于流行病学、新陈代谢和科学引文写作中。尽管上述的聚类方法适用于复杂网络的社区发现,但精度受到限制,其中一个最大的挑战是重叠社区的生成。为填补这一缺口,提出了一种利用图熵搜索局部最优的聚类方法。与传统的基于密度的种子生长式方法不同,在每一次迭代中,引入图熵来衡量图结构的模块度,并为种子的选择提供了随机选择、基于节点的度和基于节点的聚类系数3种方案。经过自下而上迭代的聚类,引入准确率和召回率等评价指标评估聚类结果的精确度,证明了算法的有效性。     

基于核心标签的可重叠微博网络社区划分方法

针对传统微博社区发现算法内聚低重叠度不可控制等问题,以自顶向下的策略,提出一种基于核心标签的可重叠微博社区发现策略Tag Cut.先利用用户标签的共现关系及逆用户频率对标签进行加权,并基于标签之间的内联及外联关系并将用户的标签进行扩充,然后在整体社区中提取包含某一标签的用户作为临时分组并利用评价函数评估划分的优劣,最后选出最合适的核心标签根据其对应分组与其他分组距离的远近来决定将其划分为新的分组还是并入其他分组.用此策略反复迭代直到满足要求.该算法划分的组由若干个拥有核心标签的分组组成且综合利用微博用户已声明的及隐含的兴趣、用户之间的关注规律、结果的实用性对划分结果进行修正.经真实数据实验表明该方法内聚高社区重叠度可控且拥有实际意义.     

基于边标签传播的复杂网络社区识别方法

针对传统基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法难以准确识别重叠节点的缺陷,本文通过分析边与其邻居边的关系,提出用来评估边归属社区的归属密度函数及归属倾向性函数,并在此基础上设计一种基于边标签传播的重叠社区识别方法(OLLP).该方法首先以每条边连接2个节点中度高的节点标签作为该边的标签;然后通过分析边的归属密度与归属倾向性迭代更新边标签,最终标签相同的边属于同一社区.在基准网络与真实网络数据集上进行测试,并与多个具有代表性的算法进行比较,实验结果表明了OLLP算法的有效性和可行性.     

基于个人意愿的社会网络团体结构与信息检测方案

个人意愿对于形成网络社团和传播信息有着重要的影响力,因此本文提出一种基于个人意愿的社团结构与信息检测方案.该方案中的社团检测算法初次检测以融入节点属性的模块度,再次检测以兴趣度并能发现重叠社团,最后精细检测以个人意愿,本文社团检测算法（ε_CSDA）较之前的算法更有效的是可以发现重叠社团;同时,该方案建立的信息传播模型在指数模型基础上构建边特征向量（边属性）、节点特征向量（节点属性）和意愿向量（用户意愿、社团意愿和节点意愿）,并以传播概率和传播延迟构建模型基本关系,从而使得该模型实现了基于个人意愿的信息传播.实验结果表明,加入个人意愿的社团检测和信息传播方案,能够保证社团检测的有效性和实用性,能够实现用户间信息传播的主动性和可靠性.     

基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别

 拓扑势理论是一种新的复杂网络社区识别理论.针对该理论和方法存在的应用范围不明确和社区重叠节点数量过少等问题,提出基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别方法.在证明拓扑势熵最小值点存在性的基础上,该方法通过提出重叠节点社区归属不确定性测度以及变规模社区的概念和思想,实现社区的有效识别.通过实验验证了该测度的合理性和有效性.实验结果表明,该方法不但具有识别变规模重叠社区的能力,而且还可获得与拓扑势方法相当的社区识别效果.     

基于传染病模型的LPA特征阀值社团划分方法

社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要.在非均匀社交网络的信息传播中,社团结构划分更是一个广泛关注的研究热点,相关研究往往侧重于研究紧密连接的社团结构对于信息传播所产生的关键影响.传统社团划分方法大多基于点和边的相关特性进行构建,如标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）通过半监督机器学习方法,基于网络节点标签的智能交换和社团融合过程进行社团划分,但运行效率较低.为提高LPA类算法的运行速度,使其快速收敛,并提高社团划分精度,特别是重叠社团划分精度,针对LPA算法划分中的低运行效率和低融合收敛速度,本文从标签传播的网络连接矩阵本质出发,将该矩阵的最大非零特征值与网络标签信息传播的阀值相结合,提出了新的基于传染病传播模型的社团划分方法（简称ESLPA算法,Epidemic Spreading LPA）.通过经典LFR Benchmark模拟测试网络、随机网络以及真实社交网络数据上的算法验证,结果表明该算法时间复杂度大幅优于经典LPA算法,在重叠社团划分上精确度优于基于LPA模型的经典COPRA算法,特别是在重叠社团较明显时,划分精度接近精度较高GA、N-cut和A-cut算法,明显优于GN、FastGN和CPM等经典算法.     

融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现

提出了一种融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现算法.首先从信息论与距离的概念出发,定义基于核心标签平均划分距离的准划分算法;再根据用户关注关系定义结构属性向量,并计算用户结构相异度,进而对核心标签平均划分距离和用户结构相异度进行权重调节,得到综合划分相异度;最后将综合划分相异度最低的标签所划分出的分组作为本次循环的新社区;实验表明,该方法能够识别可重叠社区且具有实际应用意义.     

面向大规模网络的快速重叠社团挖掘算法

重叠社团在社交网络大数据中普遍存在.针对现有重叠社团挖掘算法易将重叠区域错误地划分为独立的社团且计算复杂的问题,提出了一种基于局部信息度量的快速重叠社团挖掘算法（Local information based Fast Overlapped Communities Detection,Li-FOCD）.首先,为节点定义局部信息度量指标——社团连接度和邻居连接度,建模节点与社团的关系,缩小了计算范围;然后,每次并行地迭代执行缩减、扩展、去重等操作,并更新局部度量指标,通过松弛每次迭代的终止条件,发现近似最优社团集合而不是最优社团,最终算法复杂度为O（m+n）.基于真实的大规模社交网络数据的试验分析表明：与当前流行的重叠社团挖掘算法相比,Li-FOCD在不损失检测质量的前提下,大幅提升了计算效率.