基于三度信息的双重层次聚类算法

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1、分类号UDC密级学校代码10497劣海程≯太荨学位论文题目基王三廑信息的塑重屋达苤耋篡这英文题目Dualhierarchicalclusteringalgorithmthroughthree．degreeinformation一研究生姓名奎萱塾指导教师姓名金旌塑职称塾援学位蝗±卮单位名称堡堂暄．邮编垒墨QQZQ副指导教师姓名工竖塑职称婴究旦学位擅±卮单位名称虫型院武这物理皇数堂硒究逝邮编垒墨QQZ!申请学位级别亟±学科专业名称廑旦数堂论文提交日期垒Q!圣生也旦论文答辩El期圣Q!墨生!!旦学位授予单位武这堡王态堂学位授予日期答辩委员会主席赵维丝：评阅人赵维

2、迸隆瞳堑2013年11月武汉理工大学硕士学位论文独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料．与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意．签名：盔蕴型日期：狻211兰!竺学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅．本

3、人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文．同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务．(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名)磅宅∥导师(签名)．食魂硼日期：硼争／≥。眵武汉理工大学硕士学位论文摘要社团结构是复杂网络中最基本也是最重要的拓扑性质之一．发现网络的社团结构，可以揭示节点之间的关系．然而，目前已有的社团发现算法存在一些局限性．～方面，节点距离的定义只考虑了一度信息，对于稀疏网络，容易忽略其中某些重要信息；

4、另一方面，大多数算法会受到噪音节点的干扰，导致网络中某两个社团被聚为一个大的社团．为了解决这两个方面的问题，本文基于三度信息，并考虑到网络社团结构内部的层次结构，提出了新的社团发现算法．论文主要分为三大部分．第一部分主要阐述社团发现算法的相关背景，并概述了常见的聚类算法．第二部分主要针对新算法的提出，从三个方面展开讨论。首先，从节点距离和网络预处理两个方面，对传统层次聚类算法做出改进，提出新算法；其次，详细介绍两种算法测试模型：随机分块模型和LFR标准测试模型；最后，在模型合成的网络中，通过算法的比较，测试新算法的有效性和准确性，并在真实网络中得到进一步的

5、应用和验证．第三部分针对算法测试结果，总结相关结论，并对算法今后的迸一步改进做出延伸与展望．关键词：社团结构；三度信息；层次结构武汉理工大学硕士学位论文AbstractCommunitystructureisoneofthemostfundamentalandimportanttopologicalpropertiesofcomplexnetwork．Detectingcommunitiesmayexposerelationshipsamongthenodes．However，therearesomelimitationsincurrentcommunit

6、ydetectionalgorithms．Ontheonehand，definitionsofdistancebetweenpairwisenodesonlymakeuseofonlyone—degreeinformation．Inthiscase，somemoreimportantinformationisignoredinsparsenetworks．Sowedecidetoapplythethree—degreeinformationinouralgorithminordertobetterdefinethesimilaritybetweenpair

7、wisenodes．Ontheotherhand，mostalgorithmsaredisturbedbynoisenodesinnetworkswhichmayleadtothephenomenonthattwocommunitiesareclassifiedintoasinglelargercommunity．Tosolvethesetwoproblems，weconsiderhierarchicalstructurewithincommunitiesandproposeanewalgorithmbasedonthreedegreeinformatio

8、n．．一Thispaperisdividedintothreepa