动态社会网络中的社区挖掘算法研究

为解决社区挖掘问题,针对社会网络的动态特性,给出了新的社区定义,并结合连通性和频繁性概念提出一种糯的算法DCSMA（Dynamic Community Stmcture Mining Algorithm）。挖掘时刻连通的个体集合作为社区,采用层状结构模型,根据乖要性权重区分社区内个体,使社区结构更加清晰。在标准测试数据集上的实验结果表明了该算法的可行性棚仃效性。     

基于环路紧密度的复杂网络社区挖掘方法

提出了一种基于环路紧密度的复杂网络社区挖掘算法(LTA):首先提出一种快速发现网络环路和计算其紧密值的算法,然后根据环路紧密值将网络聚类,再次揭示网络环路与社区结构的联系。并使用人工合成网络和真实网络数据集对LTA进行了验证,实验结果证明了LTA对复杂网络社区挖掘问题的有效性和高效性。     

一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一. 提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强度. 考虑到网络不同部分连接密度的差异,在将节点从社区中移除或加入社区的过程中,为每个节点分别设置了不同的移除阈值和扩展阈值,以提高社区发现质量. 将每个节点与其邻居节点组成初始社区,将归属度低于移除阈值的边缘节点从社区中移除,将连接强度高于扩展阈值的外围节点加入社区,社区节点移除和扩展阶段迭代进行直至社区结构趋于稳定,最后去掉重叠率过高的社区得到最终结果. 在7个带社区标签的网络上将所提算法与其他7个经典重叠社区检测算法进行比较,通过重叠标准互信息和F₁指标进行评价,结果表明所提算法可以较好地发现不同规模网络中的社区结构.     

基于节点尺度特征的重叠社区检测算法

针对社会网络中重叠社区检测问题,在节点尺度特征下量化社区结构,用这些特性更易界定社区划分。利用合理假设来量化节点尺度的期望值,基于节点描述符集和谱算法建立算法模型,从而提出一种重叠社区检测算法。该方法允许节点同时属于多个社区,在社区重叠时同样可行。通过计算验证,算法对于整体边缘密度都有效。在2类网络中实验的结果表明,该算法在重叠社区检测中性能稳定、准确性高,能适用于目标特定的社区概念。     

基于密度峰值的重叠社区发现算法

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。基于真实网络的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。     

电信网中基于社区挖掘的用户行为预测算法

利用社会网络分析去解决电信网中的用户行为预测问题,把用户行为预测转换为社区挖掘和社区内用户行为预测2个步骤。之后,利用改进的凝聚层次聚类算法实现了电信网中用户的社区挖掘,通过对社区内的邻近度进行排序,设计了社区内用户行为的预测算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效的预测出指定社区中的用户行为。     

基于遗传算法的复杂网络社区结构探测

对于复杂网络社区结构的探测问题在多个应用领域引起了广泛关注。本文基于遗传算法提出了一种新的社区探测算法,该算法通过最大化网络模块度以探求最好的社区划分结果。本文采用字符串编码进行基因表示。在初始化种群时,通过将一部分节点的社区标识符传递给它的邻居节点保证了算法的收敛性,并且消除了不必要的迭代。对于交叉算子和变异算子也进行了优化,将单向交叉引入到交叉算子中,并在变异过程中保证了变异节点的连接有效性。将本算法与两种算法通过真实世界的复杂网络进行实验比较,实验结果表明,改进后的算法可以有效地应用于社区结构探测。     

基于传播影响力的重叠社区划分算法

在研究经典标签传播算法的基础上,提出了一种基于传播影响力的重叠社区划分算法COPRA-PI,可用于挖掘加权网络中的社区结构。该算法在COPRA算法的基础上从节点影响力、边影响力、历史标签影响力3个方面综合考虑传播影响力;同时针对COPRA算法中每个节点在每次迭代过程中均具有相同的最大标签数,且该最大标签数目需手动设置等不足,该算法中设计了一个自适应的最大标签数。实验结果表明,COPRA-PI算法在经典的数据集上对比现有经典算法更能挖掘出高质量的社区结构且收敛速度较快。     

基于结构相似度的多尺度局部社区发现算法

社会网络规模巨大且结构动态变化给传统社区发现算法带来了巨大挑战,局部社区算法通过种子节点进行扩展得到局部社区,较好解决了这些问题。结合节点结构相似度在传统社区定义的基础上提出了一种新的社区定义,在该定义基础上引入尺度因子并定义了结构模块度,基于该模块度提出了一种多尺度局部社区发现算法,并改进该算法使之应用到局部重叠社区发现。通过实验选择效果较好的节点结构相似度,在真实网络中和其他局部社区发现算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

一种改进的模块性指标及其社群结构探测算法

社群结构探测方法是社群结构研究的主要内容之一．首先总结了社群结构的特点,分析了Newman模块性指标Q的特点及其一般算法框架．然后,针对Newman模块性指标Q的不足,讨论了一种简化的社群结构探测模块性指标及相应算法; 最后利用Ucinet和Pajek软件提供的网络数据进行试验,计算结果说明,基于简化的社群结构探测模块性指标是有效可用的,且模块性指标直接影响社群结构的探测结果．     

进化谱分算法检测动态网络社团结构

为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化．通过两种函数的优化进程,论证了模块函数及模块密度函数可在进化框架下作为进化谱分聚类方法检测动态网络中社团结构的理论基础,在此理论基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法．在计算机合成的动态网络及真实世界动态网络中,检验了该算法的合理性及准确性并与其他方法进行了比较．实验结果显示,这种新的算法仍有很高的准确性．     

基于社团结构的文本聚类算法研究

为了提高文本聚类的有效性,提出一种基于网络社团结构的文本聚类算法。基于语义知识库理论,利用文本集与词语间的关系,引入文本相似度概念,再结合Newman社团聚类算法特性,将文本集作为独立社团,用文本相似度表示社团联系的紧密程度,对网络文本进行聚类。实验结果表明,该方法有效可行。     

特征向量的核方法检测网络社团结构

为在权重的复杂网络中检测社团结构,推广模块密度函数到权重形式,并优化权重形式的权重密度函数到谱分聚类形式及权重的核聚类形式．证明了基于权重密度的两类聚类方法在数学上的等价性,利用这种等价性,提出了一种新的基于特征向量核聚类检测复杂网络社团方法．实验结果表明,这种方法比直接的谱分方法或直接的核方法检测社团更加准确．     

一种基于结构信息的改进CNM算法

CNM(clauset-newman-moore)算法能有效划分网络社区结构,但是对应划分出的社区准确度不高。对此,结合网络结构信息提出了一种改进CNM算法。通过对输入数据进行迭代删边预处理,精简网络结构,将原始网络分为两个子网络,然后将CNM算法应用到子网络,完成社区发现。在五个不同规模数据集上的试验结果表明,改进CNM方法提高了社区发现的质量和精度,社区模块度在小规模的数据集上得到了显著提升。     

基于拓扑势的网络社区结点重要度排序算法

针对经典网络社区划分方法存在的划分结果难以理解的问题,基于源自物理学中核子场的拓扑势理论,提出针对具有聚类效应的社会网络和复杂网络的社区结点重要度排序算法.在算法中,首先利用NSP方法(network soft partition based on topological potential)依据结点在社区中所起的作用将其分为内部结点和边界结点,其次分别对内部结点和边界结点的重要性进行量化并排序,最后将2个排序结果进行拼接以构成最终的排序结果.实验表明,文中算法不但可以解决前述问题,而且具有和快速排序算法同样的时间复杂度.     

模块密度谱分的网络社团发现方法

为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数(即D值)进行了优化．通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度函数被优化框定到广阔的谱分聚类方法中的矩阵松散最大化,并且提出了一种新的谱分算法．该算法允许自动选择最优的社团结构数目．在经典的计算机产生的随机网络及真实世界网络中检验了该算法．特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上比基于模块密度的直接核方法及基于模块函数(Q)的谱分方法更加有效．     

MBR+蠕虫反应器膜污染特征及微生物群落结构

为研究针对MBR+蠕虫反应器工艺中蠕虫捕食对膜污染的影响,在常温下分别平行运行MBR+蠕虫反应器(R1)和作为对照系统的MBR+空白蠕虫反应器(R2).监测R1工艺中MBR(S-MBR)和R2工艺中MBR(C-MBR)的跨膜压力(pTM),检测污泥混合液及泥饼层微生物代谢产物的变化.利用变性梯度凝胶电泳(DGGE)技术分析S-MBR和C-MBR中微生物种类和分布.结果表明:S-MBR的膜污染周期为90 d,C-MBR的膜污染周期为28~37 d,蠕虫捕食导致S-MBR中SMP和EPS的多糖和蛋白质减少.S-MBR膜丝表面是微生物菌群Alphaproteobacterium,Betaproteobacterium,Deltaproteobacterium和Geobacter,而C-MBR膜丝表面是微生物菌群Azorhizobium,Rhodobacter,Gammaproteobacterium和Flavobacteria,对MBR膜污染进程起主要作用.Caldilinea可能与S-MBR膜污染减轻有关.蠕虫捕食可改变微生物群落结构,减缓S-MBR膜污染.     

改进的Peer-to-Peer环境下的聚类算法

在P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means。该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销。与P2PK-Means算法的实验结果对比表明,改进后的算法通信量要小于P2PK-Means算法的通信量,并且在聚类准确度方面也没有损失,此外,随着节点的增多,DK-Means算法所需通信量的增长速度要明显低于P2PK-Means算法。