基于相似度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為生物系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)、交通網(wǎng)絡(luò)、萬維網(wǎng)等一系列復(fù)雜系統(tǒng)的抽象代表，其中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)預(yù)示著網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)聚合的趨勢(shì)，所以社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)非常重要的屬性。研究結(jié)果顯示，社團(tuán)的屬性與整體網(wǎng)絡(luò)的屬性有很大不同，忽略對(duì)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的研究很可能會(huì)錯(cuò)失掉很多有意義的屬性。一般來說一款優(yōu)秀的社團(tuán)劃分算法不僅需要滿足較高的社團(tuán)劃分準(zhǔn)確度，同時(shí)也需要滿足較低的計(jì)算復(fù)雜度。在過去幾年中，學(xué)者們就如何在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中劃分社團(tuán)提出了許多算法，但是大多都很難

2、同時(shí)完美的達(dá)到以上兩點(diǎn)。現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越發(fā)龐大，算法的速度越發(fā)受到人們的重視。
　　鑒于傳統(tǒng)模塊度的局限性和計(jì)算復(fù)雜性，本文引入了相似度的概念，其計(jì)算簡(jiǎn)單并且有很好的擴(kuò)展性。基于相似度，本文提出聚類算法、標(biāo)簽算法和多標(biāo)簽算法，前兩種算法適用于非重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，聚類算法是以相似度為基礎(chǔ)的新模塊度形式作為聚類依據(jù)，避免了傳統(tǒng)模塊度的限制；標(biāo)簽算法中使用基于相似度的標(biāo)簽選取辦法，避免了傳統(tǒng)算法中的隨機(jī)選取而導(dǎo)致的算法不穩(wěn)定問題。最后一種