二分网络社团结构的比较性定义

为了解决二分网络的聚类问题,借鉴单顶点网络社团结构的比较性定义,提出了直接基于原始二分网络社团结构的比较性定义,这个定义允许社团之间存在重叠,并定义了在二分网络中顶点与社团之间的作用力.在不引进额外参数的情况下,设计了基于此定义的二分网络的聚类算法,并将此算法应用于人工网和一些实际网络中,结果表明这个算法可以比较准确地对网络进行聚类,说明该定义是有效的.     

基于网络权重的多社团网络结构划分算法

利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法.构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配.通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性.     

复杂网络中的社团结构

对复杂网络社团结构问题进行了综述。介绍了无权无向网络中社团结构的定义、探索社团结构的算法及算法的评价标准和检验网络。重点总结与类比了具有代表性的算法及其在检验网络上得到的结果，并依据这些结果和评价标准对算法进行了评述。部分地概括了原有算法在加权无向网络中的推广方法。最后对部分社团结构算法的特点进行了横向的比较，对社团结构与网络功能的研究进行简略介绍，并对社团结构研究的发展做出展望。     

基于非负矩阵分解的复杂网络重构

将网络连边的产生机制和其社团结构结合在一起,基于社团结构决定网络连边的假设推导出节点间的连接概率矩阵并表达为矩阵乘积的形式,然后利用非负矩阵分解得到节点间的连接概率矩阵进行网络重建。设计实验并在几个真实的网络数据上测试,相比基于相似度的网络重构算法,该算法取得了更好的网络重构效果。     

动态社团发现研究综述

为适应当前动态网络数据的发展,对动态网络中的社团结构进行检测、追踪和预测,对国内外关于动态网络社团发现与演化的相关文献进行了综述。归纳了动态网络的社团发现算法,清晰了社团演化事件的定义,并梳理了社团发现与演化算法的应用场景。通过文献梳理,提出将来动态社团的研究应注重在大数据集上的算法优化、在多语境下的信息挖掘和在多场景下的应用性。     

基于聚类分析的复杂网络中的社团探测

社团结构是复杂网络中普遍存在的一种特征.本文应用改进了的谱分法将网络的社团探测问题转换为聚类分析问题,并将Girvan和Newman提出的模块度函数概念应用到聚类分析的4类算法中进行社团结构的探测,特别提出了一种新的结合模块度的聚类遗传算法.然后用3种类型的网络实验算例验证了本文算法的有效性,并对实验结果进行了比较分析,得出本文提出的新算法在初始化敏感性和准确性方面效果较好.最后指出本文算法的进一步研究方向.     

一种复杂网络中社团划分的新算法

为了寻找复杂网络中的社团结构,本文基于社团的核的定义和一些定量条件,提出一种新的寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法的基本思想是首先构建社团的核心,然后寻找它的邻居的集合,把满足定量条件的邻居节点添加到该核心中,直到没有节点满足定量条件。重复这个过程找出网络中其它所有的社团。最后,通过Zachary和Dolphin social network两个经典网络验证了该算法的有效性。     

复杂网络中社团发现的快速划分算法

复杂网络中的社团发现是具有重要理论意义和应用价值的研究领域。针对已有谱平分法和分裂法时间复杂度较高、不适用于社团结构未知的大规模网络等问题,本文提出以扩散距离为谱平分依据,以模块度函数为衡量社团结构划分效果的快速划分算法,并进一步说明了扩散距离的收敛性。实验结果表明,与已有的社团发现算法相比,基于扩散距离的快速划分算法能够得到满意度高的社团结构,时间复杂度较低,对稀疏网络和非稀疏网络都能高效求解,从而体现出算法具有较高的鲁棒性。     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

Internet拓扑的社团结构分析

对Internet AS级拓扑的社团结构进行了分析,发现其模块度在0.38和0.48之间,表明Internet拓扑具有一定的模块特性.社团分解结果表明,处于同一社团内的AS许多都是相同或邻近国家的AS,表明了地理因素是Internet社团结构形成的一个重要原因.对Internet国家级拓扑的社团结构的分析,更明显地表明了地理因素对Internet互联所产生的影响.PFP模型所生成的网络的模块度仅有0.30左右,与真实Internet有一定差距,因此提出了一种考虑了地理因素的Internet模型--GeoPFP模型,在包括小度值节点聚类特性等诸多性质上,新模型都能准确模拟Internet,同时新模型的模块度在0.42附近,与真实Internet一致.     

OpenStack开源软件开发者协作网络分析

以著名的开源云计算平台OpenStack项目为例研究大型开源软件的开发.以该项目Git提交数据中父子哈希码关系为基础构筑代码协作修订网络,分析其结构与演化.并在此基础上探究OpenStack项目的内在的自发组织模式和人员集体工作模式.研究结果表明,OpenStack的开发可以看作一个具有稳定的中央节点群的网络型系统的集体知识创造活动.核心开发人员在其中起主导作用,但一般开发人员从开发总工作量上是整个项目的主体.OpenStack的子项目与社区演化具有显著关联性.开发人员的工作领域呈现高度的集中性和持续稳定性.研究结果对于理解大型开源软件项目的自组织型开发人员协作结构的形成和演化,及大规模群体的社会化创新活动模式具有参考意义.     

Ponder on the Public Service of Urban Community

The past several years witnessed an obvious development in the public service of urban community in China although some dissatisfaction still exists. This paper analyzes the reasons and presents thoughts and suggestions on improving the public service of urban community.     

基于社区结构的 Dijkstra改进算法

针对复杂网络中社区结构局部优势,将每个社区塌陷为一个节点,利用局部优势向全局优势扩展的方法,将Dijkstra算法进行了改进,提出了一种基于社区结构的复杂网络最短路算法,分析了该算法的时间复杂度,并将该算法应用于战时军事物资前送体系网络.     

复杂网络的社区结构

社区结构作为真实复杂网络所普遍具有的一个重要拓扑特性,在最近10年内得到了广泛而深入的研究.回顾了近几年国内外社区结构研究的主要进展,重点介绍社区发现的研究历程和研究成果,并结合社会计算的背景展望了社区结构研究的未来发展方向和潜在的应用价值.     

具有社团结构的有界信任舆论涌现模型研究

社团结构是复杂网络除小世界和无标度特性外的又一重要性质.建立具有社团结构的有界信任舆论涌现模型,采用Multi-Agent方法对模型仿真发现,具有社团结构的有界信任基本模型终态与社团间连通性无关而只取决于交互阈值,只有当社团间有相反的观点领袖时舆论涌现才与社团间连通性密切相关.研究内容有利于理解社团结构对舆论事件涌现的影响.     

基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度

现实中的大量复杂网络表现出明显的社团结构, 模块度是衡量网络社团结构划分的重要指标函数, 但最常用的NG模块度存在分辨率限制问题, 不能识别出小于一定规模的社团. 文章在谱映射的基础上, 提出了复杂网络社团结构的两种模块度. 改进的表现模块度不仅能够应用于有权网络, 而且部分解决了NG模块度的局限性问题; 内聚模块度以社团内部的内聚度为衡量依据, 从根本上避免了NG模块度和表现模块度可能出现的不恰当划分情况. 最后通过计算机生成的测试网络和两个经典网络, 与NG模块度对比验证了表现模块度和内聚模块度的可行性和有效性.     

基于节点动态连接度的网络社团划分算法

首先定义了节点动态连接度这一概念,然后介绍了基于节点动态连接度的网络社团划分算法,之后再对其中相关参数的取值范围和社团划分结果之间的关系进行了分析,并以Zachary网络为例验证了分析结论。在此基础上,以dolphins、polbooks和football 3个实际网络为对象,进行了社团划分实验,证明了本算法可通过动态调整参数实现对不同网络的社团划分。最后将实验结果与其他几种常见的社团划分算法结果进行了比较,证明了算法的优势,并对算法中需要注意的一些问题进行了说明。