基于譜聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術研究.pdf

1、現(xiàn)實世界中的許多系統(tǒng)均可以抽象成復雜網絡的形式，而且復雜網絡還普遍存在著社區(qū)結構特征。社區(qū)結構為復雜網絡研究提供了可行的切入點，它可為復雜網絡的其它研究提供重要的基礎，相應地社區(qū)發(fā)現(xiàn)已成為復雜網絡研究的主要熱點之一。傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究主要關注靜態(tài)網絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)，但在實際場景中社區(qū)隨時間變化的情況更為常見，且目前多數(shù)動態(tài)網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究主要是針對非加權網絡，而權值的缺失會造成網絡劃分的失真，因此展開動態(tài)加權網絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)的研究顯得尤為

2、重要。
　　論文以動態(tài)加權網絡為研究對象，針對傳統(tǒng)譜聚類算法相似矩陣構建過程較復雜的問題，引入capocci算法和隨機游走理論，設計并實現(xiàn)了一種加權譜聚類動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，最后采用實際數(shù)據(jù)集驗證了該算法的有效性。主要研究內容包括:
　　1.綜述了動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的相關概念，總結譜聚類算法以及圖分割理論的基本思想，研究了Yun Chi進化譜聚類算法，并分析了該算法在構建加權網絡的相似矩陣時存在的不足。
　　2.針對Yun C