【摘 要】
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在信息技术日益发展的当下,挖掘网络之中的各种社区组织形式越来越被更多人重视。在某一特定网络中由一组连接较为紧密的顶点构成的“群落”就被称为社区,挖掘复杂的社区结构能够帮助人们认识并解决很多现实性的问题。目前,学者们相继提出了多种社区发现算法,在提出的静态重叠社区发现算法中,多标签传播算法以其简单高效性深受喜爱,但算法存在随机性强、稳定性差的缺点,本文对此进行了相应的优化。同时,现实世界的网络是不断
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在信息技术日益发展的当下,挖掘网络之中的各种社区组织形式越来越被更多人重视。在某一特定网络中由一组连接较为紧密的顶点构成的“群落”就被称为社区,挖掘复杂的社区结构能够帮助人们认识并解决很多现实性的问题。目前,学者们相继提出了多种社区发现算法,在提出的静态重叠社区发现算法中,多标签传播算法以其简单高效性深受喜爱,但算法存在随机性强、稳定性差的缺点,本文对此进行了相应的优化。同时,现实世界的网络是不断变化的,因此动态网络的社区发现也逐渐被提出,随着网络数据的爆发式增长,此时将并行计算与动态社区发现算法相结合显得尤为重要。本文分别针对静态和动态两种网络类型的重叠社区发现算法进行了深入研究,主要有如下几个部分的工作:（1）针对当前静态的多标签传播算法的随机性强、不稳定的问题,提出了节点局部相似度指标,将聚类系数与Jaccard系数作了有效地结合,应用在了标签传播算法的标签选择及更新阶段。（2）基于多标签传播算法的思想,本文提出了一种基于节点局部相似度的静态重叠社区发现算法COPRALS。算法的初始化阶段对度数小于阈值的节点进行了过滤操作,并且使用极小完全子图作为标签传播的开始。同时,节点标签的选择与更新依据的是本文提出的节点局部相似度指标,这样有效地提升了算法的准确性。（3）针对当前动态网络的社区发现算法存在的无法适用于重叠社区、计算效率低的问题,本文基于增量聚类思想提出了PICDLS算法,可应用于重叠网络之中。并且使用Spark GraphX作为并行化的计算框架,同时引入了物理学中的万有引力定律思想,通过计算节点受到的内力和外力的大小关系来进行节点的局部调整。并且在得到网络不同时刻的社区之后,还需使用并行化指标PWCC衡量其可靠性。（4）本文分别将COPRALS与PICDLS两种算法应用于LFR基准网络以及现有的真实网络数据集上,并与不同算法进行实验的分析对比得出,本文提出的静态重叠社区发现算法COPRALS以及基于增量的并行动态重叠社区发现算法,在扩展模块度EQ、标准互信息NMI及时间性能上都表现良好。图44幅,表7个,参考文献55篇。
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