节点不对称转移概率的网络社区发现算法

社区发现是当前社会网络研究领域的一个热点和难点,现有的研究方法包括：（1）优化以网络拓扑结构为基础的社区质量指标;（2）评估节点间的相似性并进行聚类;（3）根据特定网络设计相应的社区模型等.这些方法存在如下问题：（1）通用性不高,难以同时在无向网络和有向网络上发挥出好的效果;（2）无法充分利用网络的结构信息,在真实数据集上表现不佳.针对上述问题,提出一种基于节点不对称转移概率的网络社区发现算法CDATP.该算法通过分析网络拓扑结构来设计节点转移概率,并使用random walk方法评估节点对网络社区的重要性.最后,以重要性较高的节点作为核心构造网络社区.与现有的基于random walk的方法不同,CDATP为网络中节点设计的转移概率具有不对称性,并只通过节点局部转移来评估节点对社区的重要程度.通过大量仿真实验表明,CDATP在人工模拟数据集和真实数据集上均比其他最新算法有更好的表现.     

一种基于主题相似性和网络拓扑的微博社区发现方法

随着微博的迅速发展和大量普及, 微博社区发现已经成为新兴的研究热点. 发现网络社区有助于运营商理解网络结构和用户特征, 为用户提供个性化服务. 目前有关社区挖掘的研究大多只关注于网络结构, 忽略节点内容. 本文综合考虑网络结构和节点内容, 提出一种基于用户主题相似性和网络拓扑结构的微博社区发现方法. 首先从微博文本中抽取用户主题, 然后结合用户之间的链接关系, 对它们进行基于相似性的聚类, 最终获得社区结构. 在真实数据集上的实验证明: 所提出的方法不但能够发现潜在社区, 而且还能获知社区主题.     

基于结构的社会网络分析

互联网的发展和社交网站的流行为研究社会网络提供了大规模的实验平台.主要使用DBLP和Facebook数据集构建网络,采取角色连接轮廓方法从结构上进行划分,发现它们属于外围串类型;验证了社会网络的一些统计性质,比如无标度分布、稠化定律和直径缩减等;发现社会网络中存在紧密连接且直径较小的核心结构,规模中等的社区主要呈现星型结构;基于事件框架研究了社会网络中社区结构的进化,发现社区间的融合很大程度上取决于社区间直接连接的节点所构成网络的聚类系数,而社区的分裂则与该社区的聚类系数相关.     

基于谱聚类的社交网络动态社区发现算法

动态社区发现研究是社交网络分析（SNA）的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络，节点间的关系也随之建立或消失，进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信息不足和计算开销过大的问题，基于社区网络演化事件的划分并根据主要社区事件的分析，提出一种基于谱聚类的动态社区发现算法（SC-DCDA）。首先，根据实验观察使用谱映射的方法将高维数据降维，并采用改进的模糊C-均值聚类（FCM）算法确定动态社交网络中的节点与待发现社区的关联度；其次，根据演化相似度矩阵分析社区结构。通过使用真实网络数据集以及模块度得分、轮廓系数等社区发现算法衡量指标，评估所提算法的效果。实验结果表明，SC-DCDA的计算开销相较于传统谱聚类降低了8.37%，在所有数据集上的平均模块度得分是0.49，其他衡量指标的定性分析结果也较好，验证了所提算法在信息交互、聚类效果和精确度上表现较好。     

基于网络社区发现的标签传播聚类算法

高维数据的聚类特性通常难以直接观测. 将其构建为复杂网络, 节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系. 对网络中的节点进行社区发现, 可实现对数据更直观的聚类. 提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法. 首先, 用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络. 之后, 根据节点相似度进行节点标签预处理, 使得相似的节点具有相同的标签. 用节点的影响力值改进标签传播过程, 降低标签选择的随机性. 最后, 基于内聚度进行社区的优化合并, 提高社区的质量. 在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明, 该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.     

复杂网络半监督的社区发现算法研究

随着大数据时代的到来,复杂网络的社区发现已成为一个重要研究方向。层次聚类算法作为社区发现的经典算法受到了广泛应用,然而该算法具有较高的时间复杂度和较低的运行效率。为提高社区发现算法的运行效率,提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现新算法--SSGN算法。充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合,将先验信息通过衍生规则进行扩展,并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证。采用人工网络和真实网络进行验证,UCI 数据集和大型真实数据集上的实验结果表明, 基于节点相似度的半监督社区发现算法较其他半监督聚类算法更准确,也更高效。     

局部协同选择聚类的多视角社区发现研究

近年来,随着各种网络应用平台愈演愈烈,多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构. 鉴于传统单视角社区发现算法在划分时无法同时考虑多种因素,本文将在多视角原理上提出一种基于局部协同选择聚类的多视角社区发现模型,该模型中主要解决了传统多视角聚类算法的条件限制问题（节点,聚类个数和充分的属性信息）和过度调整问题. 首先,构建选择调节矩阵来训练各视角中的共同部分节点集,并集成其共同节点的社团结构,然后,构建局部优化矩阵将共同节点结构做为训练集,利用核岭回归（KRR）原理完成各视角中孤立节点的划分,最后通过UCI数据集和DBLP数据集来分别验证聚类精度和算法适用性.     

基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法

针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.     

一种加权稠密子图社区发现算法

目前,针对复杂网络的社区发现算法大多仅根据网络的拓扑结构来确定社区,然而现实复杂网络中的边可能带有表示连接紧密程度或者可信度意义的权重,这些先验信息对社区发现的准确性至关重要.针对该问题,提出了基于加权稠密子图的重叠聚类算法（overlap community detection on weighted networks,简称OCDW）.首先,综合考虑网络拓扑结构及真实网络中边权重的影响,给出了一种网络中边的权重定义方法;进而给出种子节点选取方式和权重更新策略;最终得到聚类结果.OCDW算法在无权网络和加权网络都适用.通过与一些经典的社区发现算法在9个真实网络数据集上进行分析比较,结果表明算法OCDW在F度量、准确度、分离度、标准互信息、调整兰德系数、模块性及运行时间等方面均表现出较好的性能.     

基于边密度聚类的重叠社区发现算法

基于边聚类的社区发现算法以边为聚类对象,自然发现重叠社区,但也存在生成的社区集边界归属模糊、社区结构过度重叠等问题.基于此种情况,文中提出基于边密度聚类的重叠社区发现算法.首先,以边为研究对象,通过密度聚类检测连接紧密的核心边社区.然后,根据边界边归属策略将边界边划分到离它最近的核心边社区.针对孤立边,提出基于边的度与边的社区归属的孤立边处理策略,进一步处理未划分的孤立边,避免社区结构过度重叠的问题.最后,将边社区还原为节点社区,实现重叠社区的发现.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法可以快速准确地检测复杂网络中的重叠社区.