面向網絡的重疊社區(qū)發(fā)現方法研究.pdf

1、現實世界中存在著大量的復雜網絡，例如朋友網絡、社會網絡、技術網絡、生物學網絡、網絡中頁面之間相互鏈接而形成的網絡、論文合著網絡、文獻引用網絡等等。許多研究表明，復雜網絡除了擁有無標度和小世界特性，還具有社區(qū)結構特性。近年來，復雜網絡中社區(qū)結構發(fā)現在學術界得到了深入的研究和探索，社區(qū)結構發(fā)現算法的設計已成為復雜網絡研究的熱點。在現實生活中，社區(qū)間是有可能重疊的，如，在科研合作網絡中，一個學者可能同時在多個領域與人合作;在社會網絡中，一個興

2、趣廣泛的人可能參與多個不同的社區(qū)活動，這樣，就可能有某些節(jié)點同時屬于多個社區(qū)，為多個社區(qū)所共享。揭示復雜網絡中的重疊社區(qū)結構可以幫助我們更好的理解網絡的拓撲結構，對重疊部分的研究有助于我們開啟新的思路去解決網絡擁塞、輿論的傳播、計算機病毒和流行病毒傳播等問題。
　　針對現有社區(qū)發(fā)現算法大多假定社區(qū)是不重疊的問題，本文將模糊合作博弈應用于重疊社區(qū)發(fā)現，設計了基于模糊合作博弈的重疊社區(qū)發(fā)現算法，通過隸屬函數來確定節(jié)點屬于社區(qū)的程度，通

3、過收益函數來確定節(jié)點加入社區(qū)后社區(qū)的收益，隸屬函數和收益函數共同決定節(jié)點是否加入社區(qū)。本文的主要工作包括:
　　(1)根據重疊社區(qū)發(fā)現中重疊節(jié)點所代表的實際意義，本文將模糊合作博弈應用于重疊社區(qū)的發(fā)現，給出了算法的思路，并且對隸屬函數和收益函數的計算給出了詳細的過程，網絡中的節(jié)點以一定的隸屬度屬于社區(qū)，同時節(jié)點加入社區(qū)后社區(qū)會獲得相應的收益，通過隸屬度和收益共同決定節(jié)點加入相應的社區(qū)。
　　(2)設計了一種改進的基于模糊合作

4、博弈的重疊社區(qū)發(fā)現算法，該算法以非重疊社區(qū)發(fā)現算法的社區(qū)劃分結果作為初始的社區(qū)，也就是社區(qū)結構是已知的，通過計算社區(qū)的鄰接點的隸屬度以及鄰接點加入到社區(qū)后社區(qū)的收益，確定社區(qū)的重疊點，該算法的效率依賴于初始算法的選取，本文選取BGLL算法作為初始的算法，該算法是目前比較優(yōu)秀的非重疊社區(qū)發(fā)現算法。該方法很大程度上提高了發(fā)現重疊社區(qū)的效率。
　　(3)對本文中所提出的兩種算法在三種真實數據集上進行仿真實驗，并對其進行性能評價與算法分析