【摘 要】
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社区结构是复杂网络中最重要的属性之一。社区发现在很多应用场景中起着重要的作用,例如聚类分析、推荐系统和复杂系统行为的理解。研究者已经提出了许多算法来发现网络的社区结构,包括信息论方法、动态标签传播和模块化优化方法。然而,发现社区是一项具有挑战性的任务,没有一种算法能够在效率和效果方面为所有网络产生最佳结果。因此,尽管有许多优雅的解决方案,社区发现仍然是一个活跃的研究领域。本文针对该问题进行了研究,
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社区结构是复杂网络中最重要的属性之一。社区发现在很多应用场景中起着重要的作用,例如聚类分析、推荐系统和复杂系统行为的理解。研究者已经提出了许多算法来发现网络的社区结构,包括信息论方法、动态标签传播和模块化优化方法。然而,发现社区是一项具有挑战性的任务,没有一种算法能够在效率和效果方面为所有网络产生最佳结果。因此,尽管有许多优雅的解决方案,社区发现仍然是一个活跃的研究领域。本文针对该问题进行了研究,主要目的和贡献如下:社区发现问题可以被转化为模块度最大化问题,它是一个NP完全问题。为了最大化复杂网络的模块度,我们提出了一种基于模块度贡献的迭代贪心算法,该算法以迭代过程为基础,迭代过程将解构阶段和重构阶段相结合。在解构阶段,该算法破坏具有较低模块度贡献的一定百分比节点的社区结构。在重构阶段,被打乱的社区结构通过著名的Louvain方法重建。重构阶段完成后,局部搜索过程被用来提高算法的质量。与文献中其它几种经典的启发式方法和元启发式方法相比,无论是在计算机生成网络还是真实世界网络上,我们的算法都是非常有效的。标签传播算法(Label Propagation Algorithm,LPA)是一种简单快速的社区发现算法,但由于其随机性而不够准确。近年来已经出现一些高级版本的LPA,但是它们的准确性仍需要提高。在本文中,我们提出了一个两阶段的改进版LPA算法。第一阶段根据局部结构信息计算每个节点的最近节点,并获得初始社区结构,用于分配初始标签。在第二阶段,从第一阶段得到的节点初始标签将作为种子注入到一个改进的LPA中,该改进的LPA利用节点的影响力来增加其准确性。与最近文献中有竞争力的算法相比,在真实世界网络和人工合成网络上,我们提出的算法可以有效克服LPA算法的缺点,显著提高检测结果的质量。
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