【摘 要】
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复杂网络理论被广泛用于对诸如社交、生物等领域的复杂系统的研究中,社团发现是一种重要的研究方法,通过对复杂网络中社团结构的挖掘,往往可以揭示复杂网络的许多潜在的特性
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复杂网络理论被广泛用于对诸如社交、生物等领域的复杂系统的研究中,社团发现是一种重要的研究方法,通过对复杂网络中社团结构的挖掘,往往可以揭示复杂网络的许多潜在的特性。由于真实世界中的复杂网络中大多数网络都不是静止不变的,近年来有多种基于模块度优化的增量型算法被提出。然而,目前存在的增量型算法都是以边作为基本处理单元的,这类算法都具有对边的处理顺序非常敏感的缺陷。此外,在现实世界的许多网络中,真实的增量过程是以结点为基本单元的,传统的增量型算法很可能不能起到很好的效果。针对此问题,本文提出一种基于模块度优化的增量型社团发现算法,来有效解决以结点添加为基本单元的增量型变化过程中的社团发现问题。通过在多个真实世界网络的效果比较,实验结果表明这一算法可以在所有网络中快速发现具有极高模块度的高质量社团结构。通过在部分网络上对比算法结果和真实的社团结构,证明所提出的算法非常有效。此外,研究结果还印证了面向不同基本增量单元的两类方法具有本质上的区别,研究以结点为基本单元的增量型方法具有其独特的研究价值。本文还将所提出的社团发现算法应用于Web服务聚类问题,基于Web服务语义标注技术、文本聚类技术以及流形学习理论构建了基于功能相似性的面向Web服务的网络,通过在其上运用本文所提出的算法以发现社团结构。通过实际研究,在所构建的Web服务网络中所发现的社团结构与Web服务功能聚类具有密切的关系。
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