一种基于核心节点跳转的局部社区发现算法

针对现有算法受给定节点位置的限制而影响社区发现的稳定性和准确性问题,提出一种基于核心节点跳转的局部社区发现算法,避免从给定节点直接聚类,而是先搜寻给定节点附近的核心节点,并围绕核心节点向外扩张,根据节点适应度聚类邻接节点以构建核心节点子团;并根据子团相似度进行合并,从而得到给定节点所属的局部社区结构.在计算机生成网络和真实网络上的实验和分析证明,该算法能够有效地提升局部社区发现稳定性,并改善局部社区划分的准确性.     

基于相似度的加权复杂网络社区发现方法

针对加权复杂网络中的社区结构发现问题,本文定义基于权重关系的相似度,并在此基础上定义了节点中心度和归属度,改进GN算法的模块度评价函数,提出一种基于相似度的中心聚类算法(SCC).该算法通过计算节点间的相似度,选取合理的中心度大的节点作为社区中心节点,最后基于节点归属度来聚集从而形成社区;同时,提出了用相似度代替边介数的改进GN算法SGN.通过理论分析,并在数据集上进行实验验证,结果表明SCC算法与WGN算法、SGN算法相比,速度和精度上均有较大改善.同时与I2C算法相比,社区的划分有效性更好.     

基于边信任度的混合参数自适应重叠社区发现算法

网络中的社区结构有助于简化网络拓扑结构分析,揭示系统内部的规律,能够为信息推荐和信息传播控制提供有力的支撑.网络重叠社区结构与真实生活更加接近,但其分析较非重叠社区结构更加困难.因此,针对重叠社区发现问题,在对网络的边进行峰值聚类的基础上提出了一种基于边信任度的混合参数的自适应重叠社区发现算法.定义了网络边的邻居边集合及与其邻居边之间的信任度函数,通过信息传递获取边的总信息量,并且基于此引入混合参数的概念.基于k-means算法使用混合参数对网络中的边进行聚类,即将网络中的边划分为核心边集与非核心边集,每个核心边作为一个聚类中心.根据非核心边到核心边的距离将所有非核心边划分至距离其最近的聚类中心所在社区.再根据网络中边与节点的关系实现重叠节点发现,最终实现重叠社区的发现.该算法的优点是每条边通过独立地完成信息扩散找到社区的结构,相比于传统的峰值聚类算法,不需要人为设置相关参数,实现重叠社区的自适应发现.为验证算法的可行性,对算法复杂度进行了分析,并且使用两种社区划分评价指标——标准化互信息和模块度,分别在人工数据集及6种真实数据集上进行实验,通过与其他算法进行对比分析,实验结果表明该算法更具可行性和有效性.     

基于共邻节点相似度的加权网络社区发现方法

为实现加权网络的准确划分,发现真实的社区结构,提出一种基于模块度和共邻节点相似性的层次聚类社区划分方法IEM.首先,定义两节点间基于共邻节点的相似度.之后,基于该度量快速聚合当前节点和与其关联紧密度最强的邻居节点以形成初始社区,并进行社区扩展.最后,以最大化网络模块度为目标进行社区合并以优化划分结果.算法通过形成初始社区、扩展社区、合并社区三步,实现了加权网络合理有效的社区划分.以加权模块度作为社区划分质量的评价标准,在多个数据集上的实验结果表明,IEM算法优于加权CN、加权AA、加权RA.同时,与CRMA算法相比,IEM算法对加权网络社区划分的有效性和正确性更高.     

一种面向大规模社会网络的社区发现算法

随着社会网络中顶点和边的逐渐增加,计算效率成为了大规模社会网络中社区发现面临的一大难题.为了更加高效地探测社会网络中隐含的社区结构,提出一种基于抽样与标签传播的社区发现算法.该算法首先利用基于度的随机游走技术对整体网络进行抽样得到子图,然后采用基于概要的社区发现算法对此子图进行社区发现,得到核心社区,最后依据已有社区结构与未抽样的节点的相似度迭代式地将社区标签传播到剩余节点.在真实社会网络数据集上,与已有算法通过实验进行了比较分析,结果表明该算法能够在保证有效性的同时提高计算效率.     

基于谱聚类带有节点特征的社区发现算法

提出一类基于谱聚类算法的带有节点特征的社区发现算法(SCSA),该算法首先将带有节点特征的网络图转化为加权图,其中边的权重用节点特征相似度度量,然后将谱聚类算法应用到加权图上进行社区检测.SCSA算法将带有节点特征的网络图分成K个社区,每个社区内节点不仅连接良好而且具有相似的特征属性.注意到不是所有节点的特征在社区划分过程中都是有用的,与划分无关的特征信息会降低社区发现算法的准确度.为此,提出了一类节点特征权重自调整机制嵌入到谱聚类中以提高社区检测质量.数值实验的结果验证了所提算法的有效性.     

一种基于节点稳定性的社区发现算法

许多成功的社区发现算法已经被广泛应用于复杂网络社区发现任务中.随着数据复杂性的增加,网络中节点间的关系也呈现多样化的特点,因此提出一种基于信息熵的节点稳定性度量方法,衡量网络中节点在社区划分中的稳定性;并在此基础上提出一种基于节点稳定性的社区发现算法(Node Stability-based Algorithm,NSA).首先得到网络的t种社区划分,计算各节点的标签熵,选择熵小于一定阈值的节点作为网络的稳定节点集S;然后,利用所得到的稳定节点集S从原网络中抽取一个包含S的连通子图Gs,使Gs中节点的不稳定性尽可能低;在连通子图Gs上进行社区发现,得到初始聚类结果,再计算其他未聚类节点与初始类簇的距离,确定其社区归属,得到最终聚类结果 .在四个带标签真实网络数据集和八个不带标签的真实网络数据集上,与LPA,Infomap,Walktrap,BGLL,LPA-S等经典算法的比较实验表明,所提出的NSA算法能够较好地进行社区发现,在NMI和模块度等方面表现良好.     

基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.     

基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法

信息传递是网络具有的基本特征,基于此提出了一种基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法。首先,定义了节点与邻居之间的信任度函数,每个节点基于信任度独立的向网络中扩散信息量。扩散结束后,节点总信息量即为峰值聚类中的密度;网络中节点之间的距离通过所含节点信息量的倒数替代。然后,提出一种自动选取核心节点方法并为核心节点分配不同社区,把剩余节点分配到与它距离最短的核心节点所在社区,完成社区划分。本算法的优点在于无需额外参数并且能够发现社区内部结构。实验结果表明本算法发现的社区结构更加接近网络真实社区结构。     

基于复杂网络的社区发现算法

针对现有社区发现算法准确度较低的问题,该文提出了1种基于中心节点的社区发现算法。通过各节点度数及节点间相似度寻找社区的中心节点,然后利用局部模块度对各个社区进行优化,并根据节点吸引力将孤立节点和重叠社区节点尽量归入其社区,从而获得整个网络的社区划分。将该文算法分别与3种局部社区发现算法、4种全局社区发现算法相比较,实验结果表明,该算法可以提高社区发现的准确度,具有可行性。     

一种基于核心节点扩展的社区挖掘算法

在充分考虑网络中节点间的连接关系和节点的影响力的基础上,提出一种基于核心节点扩展的社区挖掘算法。算法分为三个阶段:首先,网络中的前k个核心节点逐层向外扩展,直至覆盖网络中大部分节点,各核心节点与其多层邻居节点组成候选初始社区;然后,对候选初始社区进行重叠处理,计算候选初始社区两两之间的重叠度,将重叠度高于阈值的两个社区中相对小的社区删掉,形成初始社区;最后,计算初始社区间的重叠节点和不在初始社区中的节点到各个初始社区的连接度,将连接度最大的节点加入相应社区,不断迭代,直到网络中所有节点都划入到相应社区内,形成最终社区结构。试验结果说明了本文方法的有效性和灵活性,相比GN算法和FN算法,能够实现准确的网络划分;相比Hub算法和Top Leaders算法,由于对候选初始社区间进行了重叠处理,对预置的社区数量k在一定范围内不敏感。     

采用模糊层次聚类的社会网络重叠社区检测算法

为了能够发现社会网络中的重叠社区以及解决重叠社区之间关系的模糊性和层次性,提出了一种基于模糊层次聚类的重叠社区检测算法(CDHC)。算法中引入了距离加权因子来计算社区间的相似度,通过模糊层次聚类来合并相似度高的社区;针对合并生成的原始社区计算社区中节点的隶属度,再将隶属度小于阈值的节点从社区中移除,从而形成最终的网络重叠社区结构。该算法不仅可以发现重叠的社区结构,还可以处理孤立节点。在Lancichinetti基准网络和真实网络上将CDHC算法与具有代表性的重叠社区发现算法CMP和LFM进行了比较,结果表明:影响社区检测精度的主要因素是社区间的混合程度,而网络规模和网络中社区的规模的影响并不显著;CDHC算法在小社区网络上的社区检测精度优于LFM,在大社区网络上的社区检测精度优于CMP。CDHC算法在保持社区检测质量的同时,还具有较好的稳定性,是一种有效的社会网络重叠社区检测算法。     

基于MapReduce的大规模文本聚类并行化

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于"互为最小相似度文本对"搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于"互为最小相似度文本对"搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性.     

一种基于加权共同邻居相似度的局部社区发现算法

传统的社区发现算法能够找出网络中所有的社区,其时间复杂度取决于网络的规模.挖掘大网络中的全局社区结构因为时间复杂度高而难以实现,局部社区发现作为一种不需要知道网络的整体结构,从给定的节点逐步向外扩展,寻找该节点所在社区的方法,在大网络时代具有重要的应用意义.目前这方面的研究已经获得广泛关注,并提出了很多局部社区发现算法.针对已有局部社区发现算法需要人工设置参数、准确率低的问题,提出一种新的局部社区发现算法.首先,提出一种加权邻居节点的共同邻居相似度指标,用于计算网络中两个节点间的相似度;然后,基于该相似度指标,给出一种新的局部社区质量度量指标,在保证社区度量指标不下降的前提下,不断选择与当前局部社区嵌入度最大的节点加入到局部社区,逐步找出给定节点所在的社区;最后,在真实网络和仿真网络数据集上进行了实验.实验结果表明,该算法能有效地挖掘出给定节点所在的局部社区,相比具有代表性的Clauset,LWP,GMAC等局部社区发现算法有更高的准确率.     

基于密度峰值聚类标签传播的社区发现方法

社区发现的目标是发现复杂网络的结构、行为和组织形式。标签传播算法是一种快速有效的社区发现算法,然而在初始的标签传播算法中,节点的结构信息和特征信息没有得到充分利用,且存在标签传播过程不稳定的问题。针对上述问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法和标签传播算法的有向加权复杂网络社区发现算法(DPC-LPA)。该算法首先根据节点的结构和特征对其进行加权,充分利用了结构信息和特征信息;然后,采用改进的密度峰值聚类算法来寻找网络的社区中心,并据此构建初始社区,提高了社区划分的质量;其次,基于节点相似度和节点权重,合理确定标签传播的更新顺序,并通过衡量节点间标签传播的强度来完成标签传播,解决了标签传播算法不稳定的问题。最后,在CiteSeer、Cora、WebKB和SCHOLAT真实数据集上,将DPC-LPA算法与DCN、WCF-LPA、CLPE算法进行对比实验。实验结果证明了DPC-LPA算法的可行性和有效性：从模块度来看,利用DPC-LPA算法划分的社区具有更加显著的社区结构;从调整兰德系数来看,DPC-LPA算法的社区划分质量更稳定;从运行时间来看,DPC-LPA算法具有较高的效率。     

基于链接强度的兴趣相似社区聚类算法

传统的社交网络社区划分分为两种,一种是以链接属性进行划分,另一种是以用户自身属性进行划分.近年来出现了融合节点自身属性和链接属性的社区划分算法,但是这些算法只是单纯地将链接属性融为节点自身属性进行划分,忽略了链接属性强弱对节点间兴趣度的反映程度.针对这些问题,对微博中用户的链接属性进行了分类,采用直接链接节点链接关注度和间接链接节点链接关注度的概念,以链接强度为搜索顺序,提出一种基于链接强度的兴趣相似社区划分算法.实验表明,本算法划分的社区内链接度质量较高且用户兴趣相似.     

基于标记注意力机制的社区发现算法

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理、网络节点的策略、社区博弈归并三个部分组成,其中网络节点的策略由无贡献节点归并、节点到社区的判断以及节点逻辑标记和的判断三个步骤组成。实验借助于真实网络进行验证,在归一化互信息、模块度、社区划分数量及运行时间四个方面,基于标记注意力机制的社区发现算法都优于其它社区发现算法。在实际生活中应用此算法,能够更加直观地显示网络内部之间存在的联系。     

基于谱聚类的二分网络社团检测算法

针对二分网络社团检测算法存在精度不高和丢失原始网络信息等问题，设计了一种新的融合奇异值分解的谱聚类(SVD-MS)算法.该方法是将Barber的二分网络模块度最大化问题映射到奇异值向量分解上，并结合启发式算法快速求解向量划分问题.在3个真实世界的网络中对比SVD-MS算法与7种算法的模块度，结果表明，在保留原始网络信息的情况下，SVD-MS算法能更有效地划分二分网络的社团结构.     

基于k-shell的社区发现算法研究

集对分析作为将事物视为确定性和不确性相结合的系统的数学理论,适合用于关系复杂的社会网络研究。目前,已有研究将集对分析理论与社会网络分析相结合,提出了加权聚集系数联系度的节点间相似性度量方法以及相应的社区发现方法 VSFCM算法。针对VSFCM算法在独立社区初步聚合阶段存在的节点提早合并问题,引入边聚集系数与相似度共同作为社区合并标准,提高独立社区阶段社区合并的准确性。为了改善VSFCM算法的时间效率,结合k-shell方法,为了实现社区结构更为合理以及社区划分更为贴近现实划分的社区发现算法,分别提出以kshell值优先的层次聚类算法KPCM和KPCMV。     

嵌入社区半径的力引导与径向树混合布局算法

力引导布局算法存在无法展示复杂网络社区结构的缺陷,虽引入聚类的方式来展示社区结构,但社区内节点拥挤且排列无序,不利于观察社区内节点的结构特征与连边关系,为此提出嵌入社区半径的力引导与径向树混合布局算法.该算法首先采用K-means算法对网络节点进行社区划分;然后,用社区内节点数量确定社区半径,并将社区半径嵌入到社区斥力、引力中来展示社区结构;最后,采用径向树布局分层可视化各社区内节点.实验中使用拥挤区域占比、点分布偏差、节点偏差等指标验证了本算法既能降低拥挤度又能减少节点布局偏差,可视化结果显示,本算法布局社区结构明显,节点层次分明,易于理解.