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复杂网络中的社团检测问题研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Community Detection in Complex Networks
【作者】 杨树忠;
【导师】 罗四维;
【学位授予单位】 北京交通大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 北京交通大学
【网络出版投稿时间】 2011-04-12
【关键词】 复杂网络; 社团检测; 模块化函数Q; 分辨率极限; 模块密度D; 负社团; 正则化模块密度函数NMD; 扩散核; 自适应仿射传播; 可视化;
【英文关键词】 complex network; community detection; modularity Q; resolution limit; modularity density D; negative community; normalized modularity density NMD; diffusion kernel; adaptive affinity propagation; visualization;
【中文摘要】 近年来,由于信息技术的飞速发展,科学家和学者们能够越来越容易地在现实世界中收集到高通量的网络数据,这使得复杂网络的研究变得炙手可热起来。除了Watts和Strogatz在1998年发现的小世界特性以及Barabasi和Albert在1999年发现的无标度(尺度)特性外,网络的社团(社区、模块)结构特性被认为是复杂网络中最重要的统计特性之一。目前,关于网络中的社团仍然不存在统一的定义,通常指的是满足下面条件的节点子集：子集内部节点之间具有稠密的连接,而与子集外部的节点具有稀疏的连接。研究表明,网络的这种社团结构与某些功能属性有着紧密的联系,比如网络的鲁棒性和信息快速传递特性等。因此在网络中描述和检测这些社团结构具有重要的实际意义并已成为近几年来的研究热点。 本论文中,我们主要关注复杂网络中社团结构检测相关问题的研究,取得的主要研究成果如下： 1.提出了一种新的社团检测方法-JEOMD。该方法以加入惩罚项的模块密度函数D作为指标函数,并使用跳跃极值最优化方法来优化该指标函数,能够得到网络的层次分割结果。在一组真实网络上的实验表明,与基于模块化函数Q的优化方法相比,JEOMD方法能够更有效地检测出网...
【英文摘要】 In recent years, along with the high-speed development of information technique, complex network has become a growing research field partly as a result of the increas-ing availability of a huge number of networks in the real world. Besides small world effect found by Watts and Strogatz in 1998 and scale-free effect found by Barabasi and Albert in 1999, community(module) structure has been considered to be one of the most important characteristics in complex networks. Until now, there isn't a pre-cise defini...
【更新日期】 2011-05-11

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