基于改进相邻节点相似度的社团划分算法

目前复杂网络中的社团划分算法很多,其中大多数是在社团数目已知的前提下进行的.通过定义社团强度和计算相邻节点的邻居集合,提出改进的相邻节点相似度矩阵.然后通过不断地删除矩阵中相似度最小值对应的连边,在社团数目未知的前提下,符合已定义的社团强度的社团就可以产生.实验结果表明,该算法在社团数目未知的前提下,不仅时间复杂度较低,而且又能够准确地识别网络中的社团.     

一种基于节点重要度的社团划分算法

指出了通过挖掘复杂网络中存在的社团结构,可以分析整个复杂网络的拓扑结构和功能,还可以发现网络中隐藏的规律.为了得到最佳社团划分结构,定义了网络的节点重要度矩阵和聚类矩阵,结合图的特征谱平分法和模块度函数,提出了一种基于节点重要度的社团划分算法(CDNIM).通过在空手道俱乐部、海豚关系网络等多个经典数据集上应用,结果表明:该算法能够有效提高发现社团结构的准确率.     

基于加权树的层次社团划分算法

社团发现常用于挖掘复杂网络中的隐藏信息,如功能模块和拓扑结构.为提高复杂网络中社团结构挖掘的质量,提出一种基于加权树的层次社团划分算法HCD_WTree(Hierarchical Community Detection Algorithm Based on Weighted Tree).首先,结合邻域重叠比和节点的度中心性来度量节点间关系强度,基于该度量将原无权网络转换成加权网络;接着,对网络进行简化,得到加权树;最后,基于层次社团挖掘方法,根据边权依序裁剪加权树,得到层次的社团结构,并结合模块度函数获得最优的社团划分结果.在公用数据集上的实验结果表明,与现有的社团挖掘技术相比,HCD_WTree算法能够更准确地划分复杂网络中的社团结构.     

基于虚拟力牵引的社团划分算法

文中基于虚拟引力的思想,提出了一种新的社团划分算法.其基本思想是将相连节点之间看作是引力,不相连节点看作是斥力,让节点之间进行相互作用,直到节点以社团的形式聚集起来,从而达到划分社团的目的.通过在计算机生成网络和已知社团结构的现实网络中对本算法进行仿真,发现算法具有较高可靠性和接近线性的时间复杂度.     

基于局部稠密度的社团划分算法

社团划分是研究复杂网络结构与功能之间关系的基础,提出了一种基于局部稠密度的社团划分算法。算法首先计算网络中节点的局域密度,从局域密度最大的节点v开始,找出以节点v及其邻居如果αlocal(vi)≥γin则将其设为初始社团S。首次定义了节点的入团率β,并且使用整体和单个入团的方式将节点加入到初始社团中,直到αlocalγout时算法停止。然后再使用内部连接P来检测社团划分的效果,并将错误划分的节点重新归类。把这个算法用在三个社会网络中,都得到了正确的划分。并用MATLAB仿真结果表明:划分出的社团内部连接相当紧密,从而达到了内部连接紧外部连接稀疏的划分社团的要求。此算法不需要计算模块度,在找到初始社团后,并不需要对整个网络的所有节点进行计算,只需计算其一阶邻居节点。这样算法所占用时间少,结果精确率高。     

基于单步添加团的重叠社团检测算法

基于局部扩充的重叠社团检测算法由单个节点或团出发,不断添加新的节点而获得最终的社团划分,但现有算法均为每次添加一个节点,没有充分考虑所添加节点的局部信息,从而影响了社团检测结果的准确性.为此,文中提出了一种基于单步添加团的重叠社团检测算法,该算法从一个团开始,通过不断添加此团邻居内适应度增值最大的团,使算法在局部扩充时不仅考虑了所添加节点与已有社团的连接紧密性,而且考虑了所添加节点内部的连接情况.在真实网络和计算机生成网络上的实验结果表明,与现有基于局部扩充的重叠社团检测算法相比,文中算法可以更准确地检测出复杂网络中的重叠社团.     

一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法

提出一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法.首先根据度和平均度评估标准,筛选出核心节点作为初始核心节点集,然后基于节点相异度进行划分,直至社团结构划分完成.实验结果证明,与其他一些算法相比,该算法的划分效果比较精确且易于实现.     

基于子团规模的社团划分算法与地理位置

针对以往社团划分算法中存在的子团规模过大的问题,在CNM算法的基础上重新定义子团规模,提出了CLCNM社团划分算法.社团划分结果表明,改进后的算法在子团数量和模块度方面要优于CNM算法.在此基础上,研究社团划分与地理位置间的关系,提出地址前缀相似度的概念,子团地址前缀相似度越大,说明社团划分后的地理效应越明显.CLCNM社团划分结果表明:IPv6网络子团具有明显的地理效应,即子团中节点分布在相邻的地理位置.这一结论可对网络拓扑的再部署提供借鉴性意见.     

复杂网络中的层次结构挖掘

挖掘复杂网络中的层次结构对复杂网络的研究有着重要的意义.复杂网络中的社团结构往往具有层次性.过去的研究中,研究者更多的关注于层次社团结构,而很少关注于社团内部成员的层次结构.因此,提出一种基于模糊相容关系的层次结构挖掘算法(fuzzy tolerance relation based hierarchical structure detection algorithm,FHSD),旨在挖掘层次社团结构以及社团内部成员层次结构.在该算法中,首先通过相似度函数计算节点之间的相似性从而获取一个满足模糊相容关系的相似度矩阵;其次,基于相似度矩阵获取对应的商空间链;然后,依据重叠节点对各社团的隶属度处理商空间链各层中的重叠节点,从而得到层次社团结构;最后,基于处理后的商空间链,获取对原始模糊相容的近似模糊等价关系,从而获取社团内部成员层次结构.在真实网络上的实验结果表明:(1)复杂网络中不仅存在层次社团结构,同时存在基于模糊相容关系的社团成员层次结构;(2)相比于当前主流的社团挖掘算法,FHSD挖掘出的社团结构具有最高的精准性(NMI accuracy)和较高的模块度值.     

具有小世界特性的复杂液压系统故障源搜索方法

针对复杂液压系统故障多样、成因复杂、隐蔽性强,故障源辨识困难,提出了一种基于小世界特性的先网络社团结构划分、后社团内的复杂液压系统故障源搜索的层次分析方法.构建了复杂液压系统的网络拓扑结构,以同时具有大的介数和度数的节点作为网络中故障传播社团的中心,来改进Wu-Huberman算法,从而实现了社团结构的划分.根据各社团连接边对应管路的液压参数变化,确定包含故障源的社团,进一步计算该社团故障传播的可达矩阵,定位了故障源节点.经过对轧钢加热炉液压系统起升故障的分析和故障源查找,证实了该方法可以根据系统网络的结构特征和间接故障表现,实现复杂液压系统故障源的识别.