异质网络社区挖掘技术研究

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1、万方数据分类号UDC作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：学位论文异质网络社区挖掘技术研究刘蕊刘辉林教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机应用技术2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：赵海教授赵宏教授，孟莉高工东北大学2014年6月万方数据AThesisinComputerApplicationTechnologyResearchonMiningTechnologyforHeterogeneousNetworkCommunityByLiuRuiSu

2、pervisor：ProfessorLiuHuilinNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：丈腻，日期：20t耳,‘乃学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有

3、关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学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、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口学位论文作者签名：甸魄．签字日期：20r#,占、23两年呵导师签名：玑脚签字日期埘牛石、妇万方数据东北大学硕士学位论文摘要异质网络社区挖掘技术研究摘要社区挖掘作为数据挖掘研究领域的一个热点，多年来研究内容主要基于同质网络进行分析。随着网络地不断发展，数据量不断增多，单一类型的对象已经不足以应对解决现实中的问题。为了能在纷杂的网络中获取有用的信息，

4、异质网络(多类型网络)的社区挖掘成为研究的一个重要趋势。但由于异质网络的复杂性和多样性，其理论知识和算法研究并没有完全成熟，所以融入新颖的思想提高算法效率是一个具有挑战性的课题，这也是本文的主要工作。通过研究排名和聚类这两种重要的网络分析技术，本文提出了融合排名和聚类的异质网络社区挖掘算法框架。在异质网络中，该框架实现了目标类型对象的聚类和基于这些聚类的所有类型对象的排名信息。该框架基于初始的K簇，计算对象的相对排名；把属性对象的排名分布作为簇的特征，建立目标对象的混合模型，使每个目标对象用K维向量表示；接着在这个新的特征空间中，利用类中心向

5、量法调整聚类，使聚类质量得到有效地提高。此过程不断迭代，迭代过程中的聚类和排名效果相互加强，直到聚类结果变化不大或者达到预定的迭代次数。最终，聚类结果更准确，并且排名结果更有意义。为了更好地理解算法的思想，本文提出基于2．类型的异质网络算法CluBRank(ClusterBasedonRank)进行解释验证。CluBRank重点引入两种排名函数，简单排名和权威排名。本文通过在真实数据集和模拟数据集上进行实验，将CluBRank与基于链接的传统算法进行比较，证明CluBRank聚类结果更准确。CluBRank有效地避免了传统算法中计算对象之间的

6、相似度，验证框架是一种更有效率的解决异质网络社区挖掘的方法。而且，含有排名的聚类结果提供了更多的信息。关键词：异质网络；社区挖掘；排名；聚类；混合模型．II．万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonMiningTechnologyfor一一一HeterogeneousNetworkCommunityAbstractSocialnetworkanalysiswhichisallimportantbranchofdatamininghasdevelopedrapidlyinrecentyears．Theresearchco

7、ntentmainlybasedonhomogeneousnetworksisanalyzed．Withthecontinuousdevelopmentofnetworkandtheincreasingamountofdata,asingletypeofobjecthasbeeninsufficienttocopewithandsolveproblemsinreality．Inordertogetusefulinformationinthemixednetwork，heterogeneousnetwork(multi-typesnetwork

8、)communityminingbecomeanimportantresearchtrend．Duetothecomplexityanddiversityofhet