符号网络局部社区发现算法的研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目符号网络局部社区发现算法的研究作者姓名赵月学科专业计算机科学与技术指导教师郭景峰2016年5月中图分类号：TP393学校代码：10216UDC：004密级：公开工学硕士学位论文符号网络局部社区发现算法的研究硕士研究生：赵月导师：郭景峰申请学位：工学硕士学科专业：计算机科学与技术所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinComputerScienceandTechnologyRESEARCHONSIGNEDSOCIALNETWORK

2、LOCALCOMMUNITYDETECTIONALGORITHMbyZhaoYueSupervisor:ProfessorGuoJingfengYanshanUniversity2016.5燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《符号网络局部社区发现算法的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大

3、学硕士学位论文使用授权书《符号网络局部社区发现算法的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（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：年月日摘要摘要随着互联

4、网的迅猛发展，各种网络应用平台逐步渗入到人们的学习和生活中。符号网络作为复杂网络系统的一个分支，其生成的数据规模越来越大，如何快速而有效地从中挖掘出有价值的信息变得尤为重要。社区发现是复杂网络领域研究的基础，个性化推荐、特征用户分析等研究及应用都依赖于社区发现。符号网络局部社区发现亟待解决的问题是如何提高社区识别的精度以及社区发现算法的稳定性，本文在分析了局部社区发现研究现状基础上，根据存在的问题进行如下研究：首先，针对分两阶段处理算法中因为部分负边信息被忽略导致的社区识别精度不高的问题，引入节点贡献度和干扰度的概念，结合节点链接符号和链接密度，综合

5、考虑节点在参与社区形成时在社区中的参与程度，调整节点的访问顺序，提出了基于两阶段融合的社区发现算法TFA。其次，针对算法因随机选取初始节点而引起算法稳定性不高的问题，结合节点及其邻居的属性信息和符号网络结构平衡理论，利用节点影响力和集聚系数，提出了新的初始节点选取策略；在此基础上，引入节点相似性思想，综合考虑符号网络中节点之间的作用关系，提出了基于节点相似性的算法NSA。最后，通过对比实验对TFA算法进行了验证，实验测试说明该算法在社区识别精度和运行时间上都表现出很好的性能，尤其是处理规模较大的网络时优势更为明显。本文还通过实验证明了NSA算法的准确

6、性。关键词：符号网络；局部社区发现；识别精度；稳定性；-I-燕山大学工学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofInternet,variousnetworkapplicationplatformshavegraduallyinfiltratedintopeople’sdailylifeandstudy.Signednetworkasabranchofcomplexnetworksystem,thescaleofdataismoreandmorelarge,howtominevaluableinformation

7、quicklyandeffectivelybecomesimportant.Communitydetectionisthebasisofresearchesofcomplexnetworks,theresearchesandapplicationsonpersonalizedrecommendationandanalysisofcharacteristicsuseraredependentonit.Forsignednetworklocalcommunitydetection,theproblemstobesolvedarehowtoimprovet

8、heaccuracyandstabilityofthealgorithm.Basedonthecurrent