复杂网络的社区发现算法研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013544026密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）复杂网络的社区发现算法研究ResearchonCommunitydetectionAlgorithmBasedonComplexNetwork作者姓名：黄保淞分类：工程硕士领域（方向）：软件工程指导教师：左万利教授培养单位：软件学院2016年5月复杂网络的化区发现算法研究民ｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｍｍｕｎｉｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｏｄｔｈｍｙｇＢａｓｅｄｏｎＣｏｍｌｅｘＮｅｔｗｏｒｋｐ作者姓名；黄保繼领域访向

2、）；软件工程指导教师：左万利教授类别：工程硕±答辩日期：２０１６年月日＾＾未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全、发行部或部分内容进行任何形式的复制、修改、出租、改编等有碍作者著作极的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明：本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过

3、的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。．本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。＇將学位论文倘签名：日期：年＾月３ｃ日摘要复杂网络的社区发现算法研究随着科学技术的发展，复杂网络的研究价值逐渐凸显，研究者们更多的关注复杂网络社区发现中关键节点的探索与研究，到目前为止，关于复杂网络的社区发现已经提出了大量的科研成果，在这众多的成果之中也有一些较为实用的方法，为更好的研究复杂网络提供了便利条件.本文在查阅了大量国内外文献研究的前提之下，对复杂网络的社区发现领域研究现状做了梳理与总结，并对复杂网络

4、理论研究的历史进程进行了归纳，由此提出了聚类算法预处理的社区发现算法。本文提出了局部相似度聚类算法预处理的社区发现算法，首先利用社区发现算法在构建相似度后可以转换为聚类算法的基本思路，使用局部相似指标构建相似矩阵，使用谱聚类算法，参考特征间隙标准对当前网络进行预处理划分，再使用考量网络全局拓扑特性PageRank算法作为核心节点的选择的参考指标，在预处理的每个社区结构内选择重要节点，计算每个非中心节点对每个重要节点所形成的社区结构的贡献值即节点适应度，选取适应度更大的节点依次加入相应社区，进而完成网络社区划分，最后融合K-means算法优秀思想，

5、对得到的划分结果进行迭代计算直至社区结构达到稳定状态。需要特别指出的是，一部分复杂网络社区发现算法大多针对网络中重要节点为核心，进而进行社区拓展，当处理核心节点不明晰的网络时，划分的结构很难得到保证，本文提出的方法考首先运用谱聚类算法对当前网络社区结果进行预处理，克服了上述情况，使网络结构初始划分得到保证，同时由于在谱聚类算法过程中使用特征间隙求出初始聚类个数，社区结构有一定的效率做保证，因此，可根据初始划分社区数目作为一个合理的预选择参考值，同样避免K—means算法在不知晓社区划分个数参数K的情况下带来的效率问题，并在此基础上运用PageRa

6、nk、节点适应度等参考指标对重要节点的选择及社区合并算法进一步优化，进而完善社区结构。关键词：复杂网络，社区相似，层次聚类，k-means算法，社区发现，重要结点评估IAbstractResearchonCommunityDetectionAlgorithmBasedonComplexNetworkWiththedevelopmentofscienceandtechnology,theresearchvalueofcomplexnetworksgraduallyhighlight,exploreandstudytheresearcherspaym

7、oreattentiontothekeynodesinthecomplexnetworkcommunitydiscovery,sofar,acomplexnetworkofcommunityfoundalargenumberofresearchresultshavebeenproposed,inwhichnumerousachievementsalsohavesomepracticalmethods.Providesconvenientconditionsforthebetterresearchoncomplexnetworks.Inthispa

8、per,byconsultingalargenumberofdomesticandforeignliteraturesunderthep