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。     

基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法

发现复杂网络中的重叠社区是目前复杂网络分析的重要内容。选择社区代表性强的节点作为种子节点进行扩展是基于种子扩展策略重叠社区发现算法的关键,提出了一种基于度信息和邻域连通性的节点邻域中心性度量指标,并在此基础上提出了一种基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法（Local Neighbor-hood Connectivitybased overlapping community detection Algorithm,LNCA）。首先计算每个节点的局部邻域连通熵和邻域中心性cc,选择中心性高的节点作为种子节点;然后采用带重启的随机游走策略扩展种子节点并得到初始社区;最后合并重叠度较大的社区得到最终社区发现结果。在6个带真实社区标签的网络和9个无真实社区标签的网络上,与SLP A、DEMON、CPM、Node_Perception、Ego_Networks、Egonet_Splitter等6个经典重叠社区发现算法进行比较,结果表明,在带标签网络上,LNCA算法在重叠NMI和F1分数上优于多数对比算法,可得到与网络真实社区更匹配的社区结...     

高度重叠社区的社区合并优化算法

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性.     

一种改进的种子扩展的重叠社区检测算法

针对基于种子扩展的重叠社区检测算法存在因种子选取质量不高而导致重叠社区检测结果准确度较低的问题,提出一种利用图嵌入、聚类和K-shell相结合的新的种子选取策略来进行种子扩展的重叠社区检测算法.算法利用提出的新的种子选取策略得到种子集,根据社区度量函数即电导性最优的原则不断进行种子扩展完成社区划分.研究结果表明,改进的...     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.     

基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法

[目的]现有的多分辨率层次社区发现方法需要搜索分辨率参数得到特定层次的社区划分,且无法利用网络拓扑与节点属性之间的关联获取社区结构信息.为解决这些限制,本文提出一种基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法HCEG.[方法]首先在图增强过程中对原始网络进行重构,使得构建的初始社区种子能涵括节点属性和拓扑信息,然后对初始种子社区集进行合并,再采用基于图神经网络的方法进行拓展,以搜寻网络中不同层次的社区划分.[结果]与其他SOTA方法相比,所提出的HCEG方法可以准确地找到不同类型真实网络中的分层社区结构,并可在不同规模的真实网络中可以获得良好的社区发现性能.[结论]在社交网络、引文网络、网页超链接网络等真实数据集上的一系列实验,验证了HCEG方法的可行性和有效性.     

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。     

基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法

基于引力度扩展的重叠社区发现算法(GDE),主要用于挖掘无权社交网络的重叠社区结构.真实社区更多是具有加权属性的,本文根据 GDE 算法的种子策略思想,并依据加权网络的特征,以网络节点的度与强度来综合确定重叠社区的中心节点,提出基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法(UGDE).算法的实验检测结果表明：该算法对划分加权网络中的重叠社区具有可行性与有效性.     

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.     

局部引力度扩展的重叠社区发现算法

社交网络拥有社区结构,而网络中的一些节点又被两个或更多社区共享,这就使网络呈现出重叠社区结构.在前面对重叠社区划分算法的研究中提出了基于引力度扩展的重叠社区发现算法(GDE),以引力度最大的节点为种子来扩展与发现重叠社区.这里,提出基于h-域的局部引力度扩展的改进算法(LGDE).改进算法的实验测试结果表明该算法的执行效率获得了极大的提高,并且是可行的.     

基于社区节点重要性的社会网络压缩方法

针对目前图压缩方法中存在的时间复杂度较高、依赖先验知识设定参数、需要调节的参数过多、压缩有损、忽视网络社区结构等问题, 提出基于社区节点重要性的社会网络压缩方法。该方法由基于贪婪策略的社区发现算法(GS)和社会网络压缩算法(SNC)两部分组成。GS算法采用拓扑势理论, 不但可以实现社区发现, 而且可挖掘出社区中的重要节点。SNC算法以网络社区为压缩对象, 在保持社区间的关联关系的前提下实现了无损压缩, 并可在必要时保留社区中的重要节点或基本结构。通过实验, 对方法的可行性和有效性进行了验证。     

一种基于熵的超网络重叠社团检测算法

研究了超网络的社团划分问题。超网络是实际应用中的超图,而超图则是一种广义上的图,它的一条超边可以连接任意多个顶点。提出了一个基于熵的超网络社团检测算法,该算法是对Cha等人的算法的推广,能够检测出重叠社团。将这两种算法应用到了中国大陆图论科研合作超网络中,对结果进行了分析和比较,认为提出的算法是有效的。     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法

学习者网络拓扑结构稀疏,且传统的社区检测算法无法为惰性/冷启动学习者检测其潜在的社区。针对该类问题,提出了一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法(POCDL)。POCDL算法是一种局部图聚类算法,首先利用社交化在线课程平台中的好友关系、同学关系和师生关系解决学习者网络数据稀疏问题;然后挖掘学习者网络中的高阶组织并重构学习者网络;最后,根据学习者的度中心性选取初始种子集,根据社区归属度和社区亲密度进行局部社区检测。在人工网络和学者网真实网络数据集上的实验结果表明：POCDL算法能够较好地为惰性/冷启动学习者检测社区;对其他类型的复杂网络也具有一定的普适性。     

基于全局权限图的网络风险评估模型

提出一种全局网络权限图的概念和生成方法,基于网络权限图建立了一种新的网络风险评估模型,结合虚构的网络环境,对上述生成算法和网络评估模型加以验证.结果表明:与常规评估方法相比,由于引入了漏洞的量化数据等网络安全配置信息,该方法的评估结果更为精确.     

基于DFT的油井数据有损压缩算法

针对油井数据无线传输中存在的冗余问题,提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)的有损压缩算法. 该算法通过加入循环前缀和后缀的方法降低了截断效应的影响,通过时域加窗处理,降低了频谱的泄露和向高频的扩散. 同时针对不同性能处理器给出了不同的压缩和解压缩方法. 数据验证和现场实验表明该算法压缩率可以达到5%~20%,大大降低了网络传输延时和节点传输功耗.      

基于区域扩展的绿色业务量疏导算法

针对全光网络中传统绿色业务量疏导算法阻塞率高的性能缺陷,提出一种全光网络中基于区域扩展的绿色业务量疏导算法。该算法基于W+5分层图模型,生成一个仅包含部分网络节点的区域性辅助图,通过灵活扩展辅助图的方式,寻找最佳路径,避免了形成过长路由。仿真结果表明,与传统绿色业务量疏导算法相比,基于区域扩展的绿色业务量疏导算法能够有效地降低业务阻塞率,并且在高负载的情况下,网络的平均功耗最低。     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

基于多维特征向量的网络社团划分方法

为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,提出了基于多维特征向量的社团划分方法,即多维特征向量谱平分法.利用网络连接矩阵的多维特征向量划分网络社团,通过仿真实验分析关键参数对划分效果的影响,从而确定使得划分结果最优的参量值,并综合多维特征量阈值和社团数目两方面的因素决定被划分的社团数目.在具有代表性的局域世界网络演化模型中进行仿真,证明该方法在网络聚簇特征不是很明显的情况下,能够有效划分网络中存在的多个社团,适应具有各种聚集特征的网络,说明该算法在实际网络中具有较高的应用价值.     

生产线复杂场景条件下的动目标提取方法

针对重轨生产线钢坯检测所涉及的钢坯提取问题,提出了一种改进的交互式图论分割方法.首先用基于颜色差异的改进的K均值聚类算法将人工标记的种子进行精确地初步分类;然后使用改进的图论分割算法,将钢坯目标从复杂场景中分割出来;最后将分割结果进行边缘校正和去噪处理.实验结果表明:该算法充分利用了图像的区域特征和边缘特征,提高了分割的质量和速度,分割结果满足实际应用的需求.