基于Louvain重叠社区发现算法

重叠社区发现技术对于分析网络社区间关系具有重要意义,本文提出了基于Louvain重叠社区发现算法,该算法在Louvain算法的基础上使用模块度Q的增益度函数dq判断节点是否具有重叠性,并且发现重叠社区;设计实验验证该算法,使用经典数据集American College Football对该算法与常用重叠社区发现算法CPM、LFM和COPRA进行实验对比,结果表明:增益度函数dq能判断重叠节点,且通过找到社会网络中的重叠节点发现重叠社区;该算法在重叠模块度EQ上比CPM、LFM和COPRA算法分别提高17.05%、12.81%和9.45%,在运算时间上比CPM算法、COPRA算法分别增加了12.62%、7.15%,比LFM算法减少了23.06%,表明在综合重叠模块度EQ与算法时间上,本文基于Louvain重叠社区发现算法都优于其他的算法。     

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.     

基于标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.     

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...     

基于社区的容迟网络路由方法

提出一种基于社区的容迟网络路由方法.通过对网络节点历史运动轨迹点聚类建立其热点活动区域,把热点区域重叠度较高的节点归为同一社区.在源节点和目的节点社区中以洪泛的方式加快消息扩算和传递速度.同时,针对热点区域准确地选择中继节点,降低了冗余消息数量.模拟结果显示,该方法能够提高消息传递数量,并且大大降低系统负载率.     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

动态网络中基于局部介数的重叠社区发现算法

针对现有静态网络社区发现算法的失真和动态网络社区发现算法时间复杂度较高的问题,本文提出了一种动态网络中的重叠社区发现算法。在网络中,边介数最大的边或分割介数最大的节点是网络中的关键边或点,即联系最不紧密的边或节点,因此,该算法利用去除最大边介数的边和分裂最大分割介数的节点的方法,并将网络社区的动态变化和重叠性考虑在内进行社区发现。最后利用模块度对社区发现进行控制,使发现的社区结构更加合理。     

一种容延迟移动传感器网络节能MAC协议

针对容延迟移动传感器网络(DTMSN)中传感器节点高能耗、高动态等特点,提出了PC-MAC协议.在IEEE 802.11MAC协议的基础上,结合现有MAC协议的特点,将改进后的数据传输机制和传输功率控制技术引入到DTMSN的MAC协议设计中.最后,通过仿真实验证明,PC-MAC协议在容延迟移动传感器网络环境中,在不同的节点数量时,其节点的平均能耗、数据包投递率及网络吞吐量均有良好的表现.     

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。     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

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。     

A Novel Routing Method for Social Delay-Tolerant Networks

The lack of continuous connectivity and a complete path from source to destination makes node communication quite difficult in Delay-Tolerant Networks(DTNs). Most studies focus on routing problems in idealized network environments without considering social properties. Communication devices are carried by individuals in many DTNs; therefore, DTNs are unique social networks to some extent. To design efficient routing protocols for DTNs, it is important to analyze their social properties. In this paper, a more accurate and comprehensive metric for detecting the quality of the relationships between nodes is proposed, by considering the contact time, contact frequency, and contact regularity. An overlapping hierarchical community detection method is designed based on this new metric, and a tree structure is built. Furthermore, we exploit the overlapping community structure and the tree structure to provide message-forwarding paths from the source node to the destination node.The simulation results show that our Routing method based on Overlapping hierarchical Community Detection(ROCD) achieves better delivery rate than SimBet and Bubble Rap, the classic routing protocols, without affecting the average delay.     

融合节点影响力与多标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络分析研究的重要目标之一。针对传统多标签传播算法存在的社区发现结果具有随机性、不稳定性,以及忽视节点影响力对标签传播的影响等问题,提出一种基于节点影响力与多标签传播的能够生成稳定社区的重叠社区发现算法。算法在节点影响力的计算、排序和核心节点识别基础上,通过邻居节点初始标签的再处理和基于平衡系数的节点标签异步更新策略,实现复杂网络重叠社区的有效识别。在真实数据集和人工数据集上的实验综合表明,算法性能优于各对比算法,适用于大规模复杂网络。     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

社会化机会网络中节点归属位置感知的路由机制

机会网络中的节点具有较强的社会属性,其对于机会网络路由机制的设计至关重要.在充分利用节点社会属性的基础上,提出一种节点归属位置感知的路由机制.社区中心节点通过相互协商的方式合理地为节点动态分配地址,以准确反映节点的相对地理位置.通过计算节点地址之间的海明距离,合理地确定了节点之间的相邻程度.在节点运动过程中,通过检测数据分组的目的节点与相遇节点是否归属于同一社区,而决策执行社区间路由或社区内路由,同时根据所相遇节点与目的节点的相邻程度,合理地为数据分组选择中继节点,有效地完成数据分组的转发.结果表明,所提出的机制能够提高数据分组成功投递率并降低传输开销.     

基于深度信任网络的移动传感网高效分簇路由机制

高效路由机制的设计可提高移动传感网的运行效率。提出了基于深度信任网络的移动传感网高效分簇路由机制。设计了传感器节点联系信息特征提取方法,从复杂的节点联系信息中挖掘核心特征,并依据挖掘的特征进行移动传感器节点的分簇。进而,综合考虑感知节点联系紧密度与能量状态,设计了高效的分簇路由机制,动态选取簇头节点进行簇内与簇间消息的路由。仿真验证表明,所提方法可分别提高平均投递率、平均投递时延、网络寿命性能14%、24%、23%以上。     

基于随机游走的进化计算社区发现

网络结构关系错综复杂,在复杂网络上寻找最优的社区结构是一个NP-Hard问题,进化计算被认为是解决这类问题的有效方案,人们尝试利用群智能方法来搜索最优的社区结构。目前,针对包含节点属性的属性网络,基于进化计算的社区发现方法还面临若干挑战：（1）基因编码策略都直接或间接采用邻位编码,致使算法的搜索空间受限于拓扑结构,属性信息利用程度低,导致算法精度不足;（2）缺少对社区边缘度较小的节点的考虑,造成社区边界识别较低。针对上述问题,提出了一种基于随机游走的进化计算社区发现算法。首先,设计了一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略,以准确识别社区边界,提高社区发现的精度。其次,设计了综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略,使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用,以提高社区划分的质量。通过在真实和人工数据集上实验,验证了提出的新算法能够比现有方法得到更好的社区划分。     

一种基于流行度和中心度的内容网络社区发现方法

基于近年来发展的社区发现概率模型的可解释性,对现有的性能较好的基于节点中心度和流行度的社区划分链接模型PPL进行扩展,给出了一种新的可以结合节点内容的组合模型PPL-IX2。该模型不但可解决节点属性的选择问题,并可充分利用节点间的链接关系。实验结果表明,新给出的PPL-DC模型优于单纯的链接模型及已有的链接和内容相结合的组合模型。