【摘 要】
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网络存在于我们生活的各个方面,如Internet、交通网络、电话网络等技术网络,又如神经网络、生态网络等生物网络,还有社交网络、信息网络等,研究网络可以加深我们对真实世界的理解。社区结构是网络的重要特征之一,该特征表明社区的内部连接相对紧密,而社区之间连接则相对稀疏。识别网络中社区结构的过程叫做社区发现,社区发现不仅可以帮助我们理解网络的拓扑结构,还可以帮助我们找出隐藏在网络中的重要信息。因此,研
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网络存在于我们生活的各个方面,如Internet、交通网络、电话网络等技术网络,又如神经网络、生态网络等生物网络,还有社交网络、信息网络等,研究网络可以加深我们对真实世界的理解。社区结构是网络的重要特征之一,该特征表明社区的内部连接相对紧密,而社区之间连接则相对稀疏。识别网络中社区结构的过程叫做社区发现,社区发现不仅可以帮助我们理解网络的拓扑结构,还可以帮助我们找出隐藏在网络中的重要信息。因此,研究社区发现算法具有十分重要的意义。在复杂网络中已经提出了许多社区发现算法。k-means聚类算法也被应用于社区发现,其凭借聚类快速、易于实现等优点在各领域中都有广泛的应用。本文通过研究网络中节点与社区结构的关系,提出了节点密度的概念,并将其应用于k-means聚类算法,提出了一种基于节点密度的社区聚类算法。该算法解决了传统k-means算法中初始聚类中心随机选择的问题,并通过节点相似性定义合适的关联矩阵,从而减少了k-means算法的迭代次数。实验结果证明,该算法能够更精确的发现真实社区。本文的主要工作如下:1.研究了网络中节点与社区归属性的确定性关系,通过引入信息熵定义了节点的社区归属不确定性(Community Belongingness Uncertainty,CBU),提出了节点密度的概念,用于刻画节点的社区归属性。2.解决了传统k-means聚类算法中初始聚类中心随机选择的问题。本文通过结合节点密度与节点度来平衡节点的中心性和社区归属性,并将其作为k-means聚类算法初始节点选取的指标DD(节点密度与节点度中心性的结合)。3.使用节点相似性定义节点间的关联矩阵,并将其用作k-means聚类算法的输入以进行算法迭代,最终输出结果社区。本文所提出的算法与传统的k-means聚类算法和现有的一些算法在真实网络和人工合成网络上进行了实验比较。实验结果表明,本文提出的基于节点密度的社区聚类算法是可行的,并且有着良好的精确性,特别是对大数据集的社区检测具有较好的检测结果,对基于社区发现的应用场景具有积极的借鉴意义。
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