浅析复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘的论文

《浅析复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘的论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浅析复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘的论文摘要:针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题,给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法,并以新度量为基础,设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标:团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度,并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取。实验结果表明,使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构,而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角。　　关键词:网络模糊聚类;团—点相似度;团间连接紧密度;团间连接贡献度;对称非负矩阵分解;网络宏观拓扑　　　　　　fuzzyclusteringandinformatio

2、nmininginplexation,northamethodunities.tosolvethisproblem,thispaperpresentedanovelfuzzymetricandasoftclusteringalgorithm.basedonthenovelmetric,tetric,acroanalysisandtheextractionofkeynodesintheoverlappingmunities.experimentalresultsindicatethat,asanattemptofanalysisafterclustering,theneechanicscanu

3、ncoverneilarity;clique-cliqueclosenessdegree;inter-cliqueconnectioncontributiondegree;symmetricalnonnegativematrixfactorization(s-nmf);acrostructure　　团结构是复杂网络普遍而又重要的拓扑属性之一,具有团内连接紧密、团间连接稀疏的特点。.cOm网络团结构提取是复杂网络分析中的一个基本步骤。揭示网络团结构的复杂网络聚类方法[1~5]对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式以及预测网络行为都具有十分重要的理论意义和广泛的应用前景。目前,大多数

4、提取方法不考虑重叠网络团结构,但在多数网络应用中,重叠团结构更为普遍,也更具有实际意义。　　现有的网络重叠团结构提取方法[6~10]多数只对团间模糊点进行初步分析,如nepusz等人[9,10]的模糊点提取。针对网络交叠团结构的深入拓扑分析,本文介绍一种新的团—点相似度模糊度量。由于含有确定的物理含意和更为丰富的拓扑信息,用这种模糊度量可进一步导出团与团的连接紧密程度,以及模糊节点对两团联系的贡献程度,并设计出新指标和定量关系来深度分析网络宏观拓扑连接模式和提取关键连接节点。本文在三个实际网络上作了实验分析,其结果表明,本方法所挖掘出的网络拓扑特征信息为网络的模糊聚类后分析提供了新的视角。　

5、　1新模糊度量和最优化逼近方法　　　　设a=[aij]n×n(aij≥0)为n点权重无向网络g(v,e)的邻接矩阵,y是由a产生的特征矩阵,表征点—点距离,yij>0。假设图g的n个节点划分到r个交叠团中,用非负r×n维矩阵ij=rk=1ij可视为对点i、j间相似度yij的一个近似。所以可用矩阵inard矩阵乘法。由此,模糊度量f(symmetricalnon-negativematrixfactorization)。s-nmf的求解与非负矩阵分解nmf[11,12]的求解方法非常类似。非负矩阵分解将数据分解为两个非负矩阵的乘积,得到对原数据的简化描述,被广泛应用于各种数据分析领域

6、。类似nmf的求解,s-nmf可视为加入限制条件(h=f。给出s-nmf的迭代式如下:　　　　ard矩阵除法。　　由于在nmf中引入了限制条件,s-nmf的解集是nmf的子集,即式(4)的迭代结果必落入nmf的稳定点集合中符合附加条件(h=f的收敛性。　　在求解f算法聚类,海豚网络分为两团时,除30和39两点外,其他点的分团结果与实际观测相同,如图2(a)所示。计算b值并根据阈值提取出的五个关键连接点:1、7、28、36、40(虚线圈内),它们对两团连接起到至关重要的作用。图2(b)为这五点的b值柱状图。该图显示,节点36(sn100)是五个关键连接点中b值最大者,对连接两团贡献最大。某种程

7、度上,这个结果可以解释为什么海豚sn100的消失导致了整个网络最终分裂的影响。本例说明,s-nmf算法及团间连接贡献程度指标在分析、预测社会网络演化方面有着独具特色的作用。　　4.2santafe科学合作网　　用本算法对nean等人提供的santafe科学合作网络[15]加以测试。271个节点表示涵盖四个学术领域的学者,学者合作发表文章产生网络连接,构成了一个加权合作网络。将本算法用于网络中一个包含118个节