复杂网络中的社团发现算法研究

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1、硕士学位论文论文题目：复杂网络中的社团发现算法研究作者姓名张振宁张振宁张振宁张振宁指导教师陆亿红副教授陆亿红副教授陆亿红副教授陆亿红副教授学科专业计算机科学计算机科学计算机科学与技术计算机科学与技术与技术与技术培养类别培养类别培养类别全日制学术型硕士全日制学术型硕士所在学院计算机科学与技术学院计算机科学与技术学院计算机科学与技术学院提交日期2017年3月28日万方数据浙江工业大学硕士学位论文浙江工业大学硕士学位论文浙江工业大学硕士学位论文复杂网络中的社团发现算法研究作者姓名作者姓名：作者姓名：：：张振宁张振宁指导教师指导教师：指导教师：：：陆亿红副教授陆亿红副教授

2、浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江工业大学计算机科学与技术学院2017年年年3333月月月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyFortheDegreeofMasterResearchOnCommunityDetectionInComplexNetworksCandidate:ZhangZhenningAdvisor:AssociateprofessorLuYihongCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejian

3、gUniversityofTechnologyMar2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复

4、印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在一年解密后适用本授权书。2、保密□，在二年解密后适用本授权书。3、保密□，在三年解密后适用本授权书。4、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文复杂网络中的社团发现算法研究摘摘摘摘要要要要随着信息科技的普及，复杂网络在我们生活中变得不可或缺。社交、生物和计算机等诸多邻域中所涉及到的复杂系统大多可以

5、被抽象为由点和线所构成的复杂网络，复杂网络科学为我们研究这些系统提供了极大的便利。伴随着对复杂网络研究的深入，我们所接触到的复杂网络其结构复杂程度、功能复杂程度和规模大小都变得空前，直接从网络拓扑入手来研究复杂网络变得越来越不切实际。社团结构是复杂网络中一种很普遍且非常重要的拓扑特征，社团的发现可以帮助我们了解复杂网络的拓扑结构、分析网络的功能以及预测网络潜在的行为。自Girvan和Newman阐述了社团结构“内紧外松”的特性之后，科研人员对社团发现算法的探索就从未停止。本文首先从全局社团发现和局部社团发现两个方面出发介绍了若干种经典的社团发现算法并对其性能进行了

6、简要的分析，最后在前人研究的基础之上本文提出了两种新的社团发现的算法。社团发现实质是针对网络中节点的聚类，通过将具有近似拓扑性质的节点划归为一类从而发现复杂网络中存在的节点集合。本文在信息传递理论的基础上对节点进行了二次抽象，将节点在网络拓扑中的位置抽象成了多维数据集，再结合传统的多维数据聚类算法提出了新的社团发现算法。相比于传统的全局社团划分算法，在精度有所提高的情况下算法的时间复杂度并没有显著的提高。随着大数据时代的来临，复杂网络的规模发生了爆炸式的增长，同时复杂网络的演化也越来越迅速。如何从这些大规模的动态网络中迅速地发现社团结构成为了众多研究人员关注的热点

7、，并成为社团发现研究领域的一个新方向。本文基于传统密度聚类方法并结合局部社团发现算法提出了一种可以动态发现复杂网络中重叠社团结构的新算法，该算法可以在上一个时刻发现的社团结构基础上更新出本时刻的社团结构。关关关键词关键词：复杂网络，社团结构，特征向量，密度聚类i万方数据浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHONCOMMUNITYDETECTIONINCOMPLEXNETWORKSABSTRACTWiththepopularizationofinformationtechnology,networkshavebecomeanintegralpartofmodern

8、life.