一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法

随着互联网和社会的发展,各个领域每天都会产生大量相互关联、彼此依赖的数据,这些数据根据不同的主题形成了各种复杂网络。挖掘社区结构是复杂网络领域中的一项重要研究内容,因为其在推荐系统、行为预测和信息传播等方面具有极其重要的意义。社区结构中的重叠社区结构在生活中普遍存在,更具有实际研究意义。为有效发现复杂网络中的重叠社区,文中引入了粗糙集理论对社区进行分析,识别出重叠节点,进而提出了一种基于粗糙集和密度峰值的重叠社区发现方法OCDRD(Overlapping Community Detection Algorithm Based on Rough Sets and Density Peaks)。该方法在传统网络节点局部相似性度量的基础上,结合灰色关联分析方法求出网络节点间的全局相似性,进而将其转化为节点间距离。将密度峰值聚类算法的思想应用于该算法中,以根据网络结构自动选取社区中心节点。依据网络中节点的距离比例关系,定义了社区的上近似、下近似以及边界域。最后,不断调整距离比率阈值并进行划分迭代,在每次迭代中针对社区的边界域进行计算,从而获得最佳重叠社区划分结构。在LFR基准人工网络数据集和真实网络数据集上,基于标准互信息(Normalized Mutual Information,NMI)和具有重叠性模块度EQ这两个评价指标,将OCDRD方法与近几年效果较好的其他社区发现算法进行测试比较。实验结果显示,OCDRD方法在社区划分结构方面整体优于其他社区发现算法,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于密度峰值的标签传播社区发现算法

针对标签传播算法中节点启动顺序和更新标签的随机性造成的结果不稳定问题,提出一种新标签传播算法用于复杂网络社区检测（density peaks and node similarity,DPNS-LPA）,包括社区中心的确定和外围节点的标签传播。首先利用大度节点不利指标、Jaccard指标和度为1节点的结构特性刻画节点局部相似性指标,并用此指标度量节点间距离和解决最大标签相同时的随机选择;然后引入改进的密度峰值聚类算法寻找社区中心,确定社区数量;最后基于社区中心和外围节点的标签传播,得到最终的社区划分结果。通过人工网络和真实网络上的实验,结果表明标准化互信息、模块度和d-score指标值优于对比算法,所提出的算法可以有效发现复杂网络中的社区结构,且鲁棒性更高。     

面向属性网络的重叠社区发现算法

针对现实世界的网络节点中包含大量属性信息并且社区之间呈现出重叠特性的问题,提出了一种面向属性网络的重叠社区发现算法。融合网络的拓扑结构和节点属性定义了节点的密集度和间隔度,分别用于描述社区内部连接紧密和外部连接松散的特点。基于密度峰值聚类的思想搜索局部密度中心作为社区中心,在此基础上给出了非中心节点关于各个社区的隶属度的迭代计算方法,实现了重叠社区的划分。在真实数据集上进行了仿真实验,实验结果表明所提算法相对于LINK、COPRA和DPSCD能获得更好的社区划分结果。     

局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法

重叠社区结构是复杂网络的一种重要的特征,提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现（LEGAOCD）。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,将少数的核心节点构成模体;同时,利用了三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM算法、COPRA算法作比较,实验结果表明,LEGAOCD算法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。     

一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法

复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法(Node Stability and Neighbor Similarity Based Community Detection Algorithm, NSNSA)。首先定义节点的标签熵并对节点在社区发现过程中的稳定性进行度量,选择标签熵较低的节点作为稳定节点集;其次根据节点邻域的标签构成情况定义节点的邻域相似性,对节点与其邻居节点的社区归属一致性进行度量;然后利用稳定节点与其直接邻居中邻域相似性最高的节点构造初始网络,并在该子网络上运行标签传播算法,以得到可靠性较高的初始社区发现结果;最后将未聚类节点分配至与其Katz相似性最高的节点所在的社区,对小规模社区进行合并处理,以得到最终的社区划分结果。在真实网络及人工网络数据集上,与LPA,BGLL,Walktrap, Infomap, LPA-S等经典社区发现算法的对比实验表明,NSNSA算法...     

基于三级邻居影响力分析的重叠社区发现算法

针对目前重叠社区发现算法时间复杂度较高、社区发现稳定性较差的问题,基于标签传播和COPRA方法,提出一种基于三级邻居节点影响力分析的重叠社区发现算法OCDITN。使用三级邻居节点影响力度量方法TIM(three-level influence measurement)计算节点间的影响力,根据节点影响力确定选择更新节点的顺序;在节点标签更新策略中,根据计算节点与其邻居之间的相似度确定邻居节点标签的更新顺序,计算各节点标签隶属度,发现重叠社区。实验分别基于人工模拟网络数据集和真实世界网络数据集进行测试,与SLPA、LPANNI、COPRA算法相比,该算法在EQ和Qvo两个评价标准上性能分别提升7%和12%,社区划分结果更稳定,社区划分质量更高。     

一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络分析的主要任务之一。针对现有的基于局部扩展和优化的重叠社区发现方法受初始种子节点选择影响较大、适应度函数无法度量节点间多样的连接方式等问题,提出了一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法(Local Path Information-based Overlapping Community Detection Algorithm, LPIO)。首先选取局部极大度点作为初始种子节点,并根据社区内节点邻域标签一致性更新社区的种子节点集,避免初始种子节点对算法性能的影响;然后为度量稀疏网络中节点间多样的连接方式,给出了基于局部路径信息的社区适应度函数,扩展种子节点集得到社区结构;最后计算未聚类节点与社区种子集之间的点不重复路径数量,得到未聚类节点与已有社区间的距离,为未聚类节点分配社区。在4个有标签网络和8个无标签网络上,与7个经典重叠社区发现算法进行对比,实验结果表明,所提算法在重叠标准互信息(ONMI)、F₁分数、扩展模块度(EQ)等方面表现良好。     

基于联系度的主题关注网络社区发现方法研究

目前,以兴趣或主题分享等为目的的兴趣型社交网络则引领着社交网络改革的浪潮。融合社交关系和兴趣爱好关系构建一个新型社交网络模型--主题关注模型。在此模型基础上,采用集对联系度刻画顶点间相似性度量指标,该度量方法可以更好地刻画网络结构特征,提高传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的计算精度,降低全局相似性度量指标的计算复杂度。综合考虑主题影响和社交关系,将集对联系度与凝聚型聚类算法相结合,提出一种新的主题社区发现方法。在Karate网络和豆瓣数据集上进行主题社区发现,实验结果表明,考虑主题影响的划分具有更好的社区结构。     

基于子图结构的局部社区发现算法

局部社区发现算法通常选取种子节点进行社区发现,针对现有重叠社区发现算法中种子节点选取时有效性不足的问题,提出了一种基于子图结构的局部社区发现算法(Subgragh Structure Based Overlapping Community Detection,SUSBOCD).该算法提出了一种新的节点重要性度量指标,不仅考虑了节点的邻居数量,同时也考虑了邻居间的链接紧密程度.首先,选取未被访问且重要性最大的节点以及与其最为相似的邻居节点,将该两个节点及其公共邻居节点合并形成一个初始种子子图,该过程迭代运行直到所有节点均被访问;其次,根据种子子图的邻域信息进行相似度判断,若相似则进行合并,从而形成初始社区结构,持续扩展该过程直到所有种子子图均被访问;最后,对社区进行优化处理,若存在未分配社区的节点,则将其加入到最相似的初始社区,再合并重叠度较高的初始社区结构.在人工数据集和真实数据集上,对所提算法进行实验验证,实验结果表明,与其他重叠社区发现算法相比,SUSBOCD算法在ONMI,EQ和Omega这3个评价指标上均有所提升,即该算法能有效地提高重叠社区的划分质量.     

基于局部相似性的复杂网络社区发现方法

复杂网络是复杂系统的典型表现形式, 社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一. 针对复杂网络的社区结构发现问题, 本文提出一种新的局部相似性度量, 并结合层次聚类算法用于社区结构发现. 相对全局的相似性度量, 本文提出的相似性度量具有较低的计算开销; 同时又能很好地刻画网络的结构特征, 克服了传统局部相似性度量在某些情形下对节点相似性的低估倾向. 为了将局部相似性度量用于社区结构发现, 推广了传统的Ward层次聚类算法, 使之适用于具有相似性度量的任意对象, 并将其用于复杂网络社区结构发现. 在合成和真实世界的网络上进行了实验, 并与典型算法进行了比较, 实验结果表明所提算法的可行性和有效性.     

节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法

社区结构是复杂网络最重要的一种结构特征。复杂网络中的社区结构研究主要包括社区发现与关键节点发掘两个重要问题。基于节点中心性的社区发现算法可同时进行关键节点发掘与社区发现。针对传统局部Fiedler向量中心性(LFVC)算法存在关键节点识别准确率低,进行社区发现时易出现孤立节点等问题,提出了节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法(CDDN),设计了新的关键节点识别与边移除策略,并分析了算法性能。选择3种具有代表性的社区发现算法分别在4个真实复杂网络数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进的算法既保持了局部中心性度量方法的效率,也防止了错误识别关键节点和关键边对划分结果的负面影响,避免了孤立点所带来的社区结构信息损失,能够快速、准确地发现真实社区。     

融入K-核迭代因子的重叠社区发现算法

基于局部扩展的重叠社区发现算法,利用社区的局部扩展特性可有效扩展出重叠社区,但是现有算法存在划分结果不稳定和准确性较低等问题,因此提出了一种基于[K]-核迭代因子和社区隶属度的重叠社区发现算法。该算法引用[K]-核迭代因子的思想,并且与节点密度值相结合,量化节点的影响力,找出节点影响力最大的节点,提高种子节点选择的稳定性和准确性;同时以影响力大的节点为种子节点,通过节点影响力计算得到邻接节点的社区隶属度,根据社区隶属度选择性地添加邻接节点进行社区扩展,提高社区发现的质量。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提的算法与现有的算法比较具有较高的稳定性和准确性。     

基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类（clustering by fast search and find of density peaks,简称DPC）是一种基于局部密度和相对距离属性快速寻找聚类中心的有效算法.DPC通过决策图寻找密度峰值作为聚类中心,不需要提前指定类簇数,并可以得到任意形状的簇聚类.但局部密度和相对距离的计算都只是简单依赖基于距离度量的相似度矩阵,所以在复杂数据上DPC聚类结果不尽如人意,特别是当数据分布不均匀、数据维度较高时.另外,DPC算法中局部密度的计算没有统一的度量,根据不同的数据集需要选择不同的度量方式.第三,截断距离d_c的度量只考虑数据的全局分布,忽略了数据的局部信息,所以d_c的改变会影响聚类的结果,尤其是在小样本数据集上.针对这些弊端,提出一种基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法（optimized density peaks clustering algorithm based on dissimilarity measure,简称DDPC）,引入基于块的不相似性度量方法计算相似度矩阵,并基于新的相似度矩阵计算样本的K近邻信息,然后基于样本的K近邻信息重新定义局部密度的度量方法.经典数据集的实验结果表明,基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法优于DPC的优化算法FKNN-DPC和DPC-KNN,可以在密度不均匀以及维度较高的数据集上得到满意的结果;同时统一了局部密度的度量方式,避免了传统DPC算法中截断距离d_c对聚类结果的影响.     

基于边密度聚类的重叠社区发现算法

基于边聚类的社区发现算法以边为聚类对象,自然发现重叠社区,但也存在生成的社区集边界归属模糊、社区结构过度重叠等问题.基于此种情况,文中提出基于边密度聚类的重叠社区发现算法.首先,以边为研究对象,通过密度聚类检测连接紧密的核心边社区.然后,根据边界边归属策略将边界边划分到离它最近的核心边社区.针对孤立边,提出基于边的度与边的社区归属的孤立边处理策略,进一步处理未划分的孤立边,避免社区结构过度重叠的问题.最后,将边社区还原为节点社区,实现重叠社区的发现.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法可以快速准确地检测复杂网络中的重叠社区.     

基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,因此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题。针对这一问题,提出基于局部语义聚类的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法：1）以 LDA （latent Dirichlet allocation）模型为语义信息模型,利用 Gibbs 取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;2）以节点间语义坐标的相对熵作为节点语义相似度的度量,建立节点相似度矩阵;3）根据社会网络的局部小世界特性,提出语义社会网络的局部社区结构 S‐fitness 模型,并根据 S‐fitness 模型建立了局部语义聚类算法（local semantic clusterm ,LSC）;4）提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性。     

基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法

针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。     

结合拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法

现实世界中的复杂系统可建模为复杂网络,探究复杂网络中的社区发现算法对于分析复杂网络的拓扑结构和层次结构具有重要作用。早期研究通常将网络中的节点局限在一个社区中,但随着研究的深入发现社区结构呈现重叠特性。针对现有重叠社区发现算法存在划分社区结构不稳定、忽略节点交互和属性等问题,提出一种基于网络拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法。融合节点的属性和结构特征计算节点的拓扑势,依据节点的拓扑势选取核心节点。从核心节点出发构建初始社区群,计算各个社区间的调整信任度,实现社区的合并与再调整,从而识别重叠社区。在多个人工模拟网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与基于贪婪派系扩张、种子扩张等的重叠社区发现算法相比,该算法将扩展模块度最高提升至0.719,能有效识别社区结构及重叠节点,提升重叠社区检测性能。     

一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法

针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点形成候选初始社区,其中如果某候选社区与已形成的初始社区的重叠度低于阈值,则形成一个新的初始社区;第二阶段调整社区划分:通过偏离度机制进行调整,将偏离度最大值对应的节点划分到连接紧密的相应社区内,形成最终社区划分。实验表明,该方法不仅能够揭示网络中以某个节点为中心的密集的社区结构,还能有效处理初始社区不同程度的重叠问题。相比现有算法,所提方法对预先输入的候选初始社区数k值不敏感,并具有较高的准确性和灵活性。     

一种基于局部扩展优化的重叠社区发现算法

挖掘复杂网络的重叠社区结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义。提出一种基于局部扩展优化的重叠社区识别算法。 首先基于网络节点的聚集系数筛选种子节点,选取不相关的、局部聚集系数大的种子作为初始社区;然后采用贪心策略扩展初始社区,得到局部连接紧密的自然社区;最后检测并合并相似的社区,获得高覆盖率的重叠社区结构。在人工生成网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的基于局部扩展的代表性重叠社区发现算法相比,所提算法能在稀疏程度不同的网络上发现更高质量的重叠社区。     

社会网络顶点间相似性度量及其应用

集对分析作为处理系统确定性与不确定性相互作用的数学理论,可用来处理存在不确定关系的复杂社会网络。首先,应用集对分析理论,将社会网络作为一个同异反系统(确定不确定系统),采用集对联系度刻画顶点间的同异反关系,综合考虑顶点的局部特征和拓扑结构对顶点相似性的贡献,提出加权聚集系数联系度的顶点间相似性度量方法。该度量方法可以更好地刻画网络结构特征,克服传统局部相似性度量指标对某些顶点间相似性值的低估,降低全局相似性度量指标的计算复杂度。其次,为了将该相似性度量指标应用于社区发现,与凝聚型层次聚类算法相结合,使其适用于具有相似性度量对象的复杂网络社区发现问题。最后,在社会网络上进行社区挖掘实验,并与经典社区发现算法进行比较,实验结果表明了该相似性度量指标的正确性及有效性。