改进的K-均值聚类算法在社团划分中的应用

为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于K-均值聚类算法的思想,提出了寻找初始聚类中心的新方法.该算法应用于社会网络分析中的一个经典问题--Zachary网络,获得了满意的结果.     

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.     

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.     

基于贝叶斯后验模型的局部社团发现

基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性,基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模,并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法。该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题,有效地寻找大规模网络中的局部社团。通过与Newman模块度在真实社团中的比较,验证了该度量方法的有效性。     

基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高.     

用遗传算法优化模块密度探测社团结构

为更精确地探测社团结构,通过选择优化函数,分析社团结构特性,设计适合社团检测的选择、交叉、变异等遗传算子,提出了基于遗传算法和模块密度的社团结构探测算法.该算法未采用传统的分裂或聚合方法用减边或加边的策略,没有引入其他中间变量,直接通过优化模块密度函数发现网络社团结构.分析和仿真结果表明,该算法探测的社团结构与模块度探...     

面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

针对现有的社团分析算法无法在大规模网络上应用的问题,提出一种社团抽取算法,可以高效地分析网络的社团特征.该方法无需事先获取网络的全部拓扑结构,采用网络搜索与社团判定相结合的思路,可有效地抽取结构未知的社交网络上的某个特定社团,从而使分析超大规模网络社团结构成为可能.在仿真数据集上进行实验,分析抽取准确率的影响因素,得出网络平均度越大抽取准确率越高.进一步实验结果表明,社团抽取算法的准确率与现有方法接近,并且执行效率明显高于现有方法,验证了该算法的可行性和有效性.     

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.     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.     

基于关系强度的复杂网络社团结构发现算法比较

实际复杂网络数据的合理预处理是社团结构分析的基础与前提,对划分结果有着显著的影响。本文通过定义节点间的关系强度,将社会调查得到的社交网络数据处理成社团结构算法中通用的邻接矩阵,提出了处理实际复杂网络数据使之适用于经典社团算法分析的一种方法。同时,本文进一步给出了关系强度强联系定义和关系强度弱联系定义,并比较了算法在这两种定义下展示出的不同性能。