基于复杂网络的重叠社团发现算法

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2、归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子出版社)、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，．可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在年一月解密后适用本规定。非涉密论文∥论文作者签名：导师签名：多韭日触日期：潍硷：】2：f生．期：≥卫f生：12：l兰[万

3、方数据基于复杂网络的重叠社团发现算法摘要复杂网络遍布人类生活的各个领域，其理论引起了广泛的关注。复杂网络的一个显著特征就是存在社团结构，社团挖掘逐渐成为一个新兴的研究课题。具有社团结构的复杂网络，社团内部节点之间联系紧密，而社团之间的联系相对稀疏。本文介绍了课题的研究背景及现状，具体分析了各算法的优缺点以及适用范围；分别提出了应用于无向无权网络以及有向赋权网络的重叠社团发现算法，主要研究内容如下：(1)提出了基于三角形的重叠社团发现算法TROC，本算法的研究对象是无向无权网络。通过判断两个相邻节点与

4、其共享邻居节点是否能够构成三角形来判断这两个节点是否归属于同一社团。在计算机生成网络及空手道网络和海豚关系网络两个真实网络上进行了实验，都正确的识别出了社团结构以及重叠节点，表明了此算法对于发现重叠社团结构的可行性和有效性。(2)在有向赋权的电子邮件网络中，研究了网络所表现出来的各种特性，如中心性、小社团稳定性、小世界性质等，给出了边权的创新性定义、判断节点之间联系紧密程度的权重系数的定义以及边的重要性评估方法。(3)提出了基于种子边的重叠社团发现算法LELFM，在此算法中把边作为研究对象。首先，利

5、用EdgeSort算法给出了边的重要性排序，选出其中的种子边作为初始社团并对其进行扩展：在社团扩展的过程中，提出了边社团适应度以及边适应度的概念：并在Enron数据集上对LELFM算法进行了验证，同时与LFM算法和改进的加权G-N算法进行了比较，证明了LELFM算法在有向赋权网络中的有效性。关键词：社团挖掘，有向赋权网络，重叠社团，三角形，种子边作者：马菲指导老师：徐汀荣(教授)万方数据AbstractOverlappingCommunityDetectionAlgorithmsBasedOnCom

6、plexNetworksOverlappingCommunityDetectionAlgorithmsBasedOnComplexNetworksComplexnetworksspreadallareasofhumanlifeandthetheoryaboutithasarousedwidespreadconcem．Aremarkablefeatureofcomplexnetworksisthepresenceofcommunitystructure，communitymininghasgradua

7、llybecomeallemergingresearchtopic．Incomplexnetworkswitllcommunitystructure．nodesinnetworksareoftenfoundtoclusterintotightlyknitgroupswithahighdensityofwithin-groupedgesandalowerdensityofbetween-groupedges．Thispaperintroducestheresearchbackground，resear

8、chsignificance，researchstatusofcommunitystructuredetectionandhadadetailedanalysisofthemerits，demeritsandscopeofapplicationofeachalgorithm．Theoverlappingcommunitydiscoveryalgorithmsappliedinundirectedandunweightednetworkanddirectedandwei