基于概率模型的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、現(xiàn)實世界的很多復雜系統(tǒng)可以用網絡的形式來表達，比如在社會網絡和生物網絡中，網絡中的點表示系統(tǒng)中的實體，網絡中的邊來表示實體間的關系。隨著研究的不斷深入，學者們發(fā)現(xiàn)實際網絡除了具有小世界和冪率分布等統(tǒng)計特性外，還具有社區(qū)結構特征。社區(qū)內部的節(jié)點之間的連接相對緊密，社區(qū)之間的連接相對稀疏。尋找復雜網絡中社區(qū)結構的方法已經成為復雜網絡研究的重要內容之一。
　　 傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法主要是圖形分割和層次聚類，層次聚類算法又可以分為兩類：凝

2、聚方法和分裂方法。自Newman等人提出用模塊度函數(shù)來評價社區(qū)劃分質量后，相繼出現(xiàn)了一些基于模塊度極值優(yōu)化的方法。在真實網絡中，并不是每個節(jié)點都僅屬于一個社區(qū)，而是存在著重疊社區(qū)結構。隨后出現(xiàn)了一系列重疊社區(qū)劃分方法，更加真實地反映網絡結構。最近，一些學者利用統(tǒng)計推理的方法來劃分重疊社區(qū)，其中一個簡單的概率算法——SPAEM能很好地發(fā)現(xiàn)重疊社區(qū)。
　　 本文在深入理解SPAEM算法的基礎上，通過實驗發(fā)現(xiàn)該算法存在一些缺陷，比如在

3、大規(guī)模網絡中效率比較低，隨機初始化使得算法容易陷入局部最優(yōu)解等。首先，對SPAEM算法的時間復雜度進行了詳細分析；然后，對算法做了一些改進，降低了算法時間復雜度；此外，為了避免算法陷入局部最優(yōu)解，本文還提出了一種SPAEM算法的初始化方法，使算法可以在更短的時間內獲得更好的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結果。
　　 基于真實網絡和人工網絡的實驗結果證明了改進算法的有效性。在很多實際網絡中，改進算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結果要好于其他重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。在人工網絡，