基于多层节点相似度的社区发现方法

社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。     

基于信任度的并行化社区发现算法

现有的社交网络快速划分社区算法存在质量低、不能充分利用节点链接信息的问题,而效果较好的划分算法也存在时间复杂度高、无法应用于大规模社交网络的问题。为此,提出一种基于MapReduce的社区发现算法。利用PGP算法内信任者推荐模型迭代计算用户之间的信任强度,通过社区传播的方式聚合节点。在经典数据集上和大规模新浪微博数据集上进行实验,结果表明,该算法能有效度量用户间的信任度,得到准确的社区发现结果。     

一种新的微博社区发现算法

在舆情分析、微博营销和个性化推荐等方面,微博社区发现的研究都具有重要的应用价值。为了准确而有效地发现微博社交网络中的社区,提出一种基于信任关联度的微博社区发现算法(TRKM算法)。该算法通过微博用户的评论、转发、原创微博等属性来构造节点间信任关联度,再利用微博社区的模块度对网络社区划分效果进行评价。在新浪微博明星和普通用户数据集上进行实验,并将TRKM算法与传统K-means算法作比较。实验表明,该算法能够更有效地发现微博用户关系网络中的社区结构。     

基于WB-MMSB模型的微博网络社区发现

提出了一个用于微博网络社区发现的模型WB-MMSB,该模型考虑了微博网络中节点存在的单向关系,节点的社区隶属度从链入主题隶属度和链出主题隶属度两个方面表示。用指数族分布和平均场变分推理方法推导了模型中各变量的表示,并用SVI算法计算模型涉及的参数。实验在新浪微博数据集上进行,采用归一化互信息和困惑度进行评估,结果表明,WB-MMSB模型的社区发现能力优于aMMSB模型,并且其收敛速度快于aMMSB模型。     

基于孤立节点分离策略的改进鲁汶算法

鲁汶算法（LM）是基于模块度优化的复杂网络社区发现算法,有关模块度的现有研究中没有计算节点离开原属社区后模块度增益的方法。针对这一不足,基于模块度的定义和节点合并后模块度增益的计算方法,推导出了节点离开原属社区后模块度增益的计算方法,完善了该领域的理论研究。针对鲁汶算法对存储空间需求高的缺点,提出了基于孤立节点分离策略的改进鲁汶算法,该算法在每次迭代中将输入网络的孤立节点提前分离出去,只令其中的连通节点实际参与迭代过程,并在存储社区发现结果时将孤立节点和非孤立节点分开存储。基于真实网络的相关实验结果表明,采用孤立节点分离策略的改进方法,使算法对存储空间的需求减少了40%以上,并进一步缩短了算法的运行时间。因此,改进后的算法在处理真实网络时更具优势。     

基于R-C模型的微博用户社区发现

在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用。现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社区发现算法较为复杂;LCA 算法是重叠社区发现算法中算法效率较高且社区质量较好的算法,然而,其在聚类时未考虑边的真实兴趣体现。针对这些问题,构建了以关注关系为网络节点、以关注关系之间是否有共同用户为关注关系潜在的边、以关注关系所关联用户的兴趣集的交集为关注关系的兴趣特征,构建微博网络 R-C 模型,并探讨了其进行微博用户社区发现的方法,分析了该方法的复杂度。最后,以新浪微博数据集为实验,对照节点CNM算法和LCA算法,从兴趣内聚和网络结构内聚两方面进行分析,发现该方法能够发现更好的微博用户社区。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

基于动态主题模型融合多维数据的微博社区发现算法

随着微博用户的不断增加,微博网络已经成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限,传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题,提出了DC-DTM算法.DC-DTM算法首先将微博网络映射为有向加权网络,网络中边的方向反映结点之间的关注关系,利用提出的DTM模型计算出结点之间的语义相似度,并将其作为节点间连边的权重.DTM模型是一种微博主题模型,该模型不仅能够挖掘博客的主题分布,而且能计算出某一主题中用户的影响力大小.其次,利用提出的复杂度低的标签传播算法WLPA进行微博网络的社区发现.该算法的初始化阶段将影响力大的用户结点作为初始结点,标签按照结点的影响力从大到小进行传播,克服了传统标签传播算法的逆流现象,提高了标签传播算法的稳定性.在真实数据上的实验表明,DTM模型能很好地对微博进行主题挖掘,DC-DTM算法能够有效地挖掘出微博网络的社区.     

基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法

针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。     

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.     

一种新的重叠社区发现算法*

基于节点的中心度和节点对社区的适应度,提出了一种新的重叠社区发现算法。该算法以中心度很大的节点作为初始社区,然后访问社区的邻居节点,把对社区适应度最大的节点加入到社区。如果节点对多个社区都具有很大的适应度,则这些节点归属于多个社区。考虑到社区之间的重叠性,将社区相似度很大的社区合并为一个社区。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中,实验表明该算法能够很好地划分出网络中的重叠社区。     

MSNV:基于多层次社团划分的网络结构可视化方法

针对大规模网络节点数目庞大、结构复杂性高,有限的屏幕空间难以展示其结构特征的问题,提出了一种基于社团划分的多层次网络可视化方法。首先,使用基于网络模块度的社团划分算法对网络节点进行划分,并采用贪婪算法寻找最大模块度的社团划分,得到不同层次粒度的社团;其次,通过设置层次约束力以改进经典力导引算法(FDA),使改进的算法能对不同层次粒度的社团实现分层布局,解决FDA无法展示网络节点层次性的问题;最后,使用多窗口视图、Overview+Detail等交互方法分别展示高层社团和底层节点,实现兼顾网络高层次宏观结构和低层次局部细节的显示。仿真实验中,该算法的社团划分相较于自包含GN算法在效率和准确率上有所提高。案例分析表明,所提方法在大规模网络结构的显示和交互方面具有良好的效果和性能。     

基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

改进的基于局部模块度的社团划分算法

针对大多复杂网络社团划分算法不能快速发现最优节点加入社团的问题,提出一种利用节点亲密度的局部社团划分算法。引入节点亲密度的概念量化社团与邻居节点的关系,按照节点亲密度由大到小选择节点加入社团,最后以局部模块度为指标终止局部社团扩展。在真实网络和人工仿真网络进行实验,并与基于信息压缩的随机游走算法等4种典型社团划分算法相比较,所提算法划分结果的综合评价指标(F1score)和标准化互信息(NMI)均好于比较算法。实验研究表明,所提算法具有较好的时间效率和准确度,适用于大规模网络社团划分。     

一种基于粗糙集的社区结构发现算法

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。     

社会网络中基于社群衰减的影响力最大化算法

针对现有网络传播模型忽略了信息传播过程中的信息衰减,传统影响力最大化算法无法有效利用社群结构提高影响力传播范围的问题,提出一种基于社群结构的影响力最大化算法--社群衰减的影响力最大化（IMID）算法。首先对整个社会网络进行社群结构划分,评估社群中节点影响力范围,并考虑社群之间关联点之间的关联概率,在信息传播过程中增加节点之间信息传播衰减度计算。通过实验与分析,该算法不仅降低了时间复杂度,还获得了接近贪心算法的影响力传播范围,影响覆盖率达到90%以上。因此,在核心种子节点集和连接社群之间纽带节点选取若干节点作为初始节点,会让信息以最小的代价在网络中获得广泛传播。     

基于核心图增量聚类的复杂网络划分算法

借鉴基于聚类的无监督入侵检测算法(Clustering-based method for the unsupervised intrusion detection, CBUID)聚类原理, 提出一种基于核心图增量聚类的社区划分算法(Clustering-based method for community detection, CBCD). 本文提出一种社区摘要构建方法, 给出节点与社区相似度的计算公式. 首先,对由少量高度数节点组成的核心网络采用现有算法进行核心社区划分, 然后,采用增量方式依据节点与社区相似度,将剩余节点划分到核心社区中. 算法复杂度主要依赖于网络规模、边的数量及划分的社区个数, 具有线性复杂度. 通过在几个典型真实网络数据集上测试, 所提算法能够有效地进行社区划分.     

基于核心节点扩散的有向网络重叠社团发现算法

复杂网络中的社团结构探测是当前复杂网络研究领域的一个热点问题。传统的社团划分算法主要以无向、无权网络作为分析对象,不能够适用于现实世界中各种有向网络、加权网络。在分析和研究各种社团划分算法的基础上,提出一种新的重叠社团发现算法。该算法从网络中的核心节点开始,不断合并适应度最大邻居节点,最终将网络划分为多个重叠的社团。最后,将该算法应用到两个有向网络中,实验表明该算法能够很好地划分出有向网络中的重叠社团。     

基于种子节点选择的重叠社区发现算法*

识别网络社区对于了解社会网络的结构和功能具有重要意义。由于网络中某些节点可能属于多个社区,因此重叠社区的研究已经吸引了人们越来越多的关注。本文针对目前从局部社区扩展成全局社区时有关算法的种子节点选择不合理的情形,提出了一种基于种子节点选择的重叠社区发现算法。本算法首先根据影响力函数找出局部影响力最大的节点,由这些节点构成的种子集合较好的分布在整个网络中,然后以这些种子点构造初始社区,根据设定的吸引度函数选择性添加节点来进行社区扩展。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时能够有效的挖掘网络中的重叠社区。     

基于连边相似度的重叠社区发现算法研究

针对GN算法在发现重叠社区时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于网络图中连边相似度划分连边集的重叠社区发现算法EGN。算法依据网络图的连边集进行划分,每一条边被划分到某个特定的社区,而一个节点可以关联多条连边,因此节点可以被划分到不同的社区,从而发现重叠社区。EGN算法首先需要构造网络节点之间连边关系的边图;然后根据边图中节点的关系计算网络图中连边的相似度,在节点之间相似度的基础上提出了连边之间相似度的计算方法;再按照相似度由小到大对边图删除边,构建出边图的树状图。树状图的每一层对应网络的一个划分,采用划分密度函数来衡量划分的质量,以此寻找最优的划分。最后将算法应用到Zachary空手道俱乐部网络中,并与GN算法进行对比,实验结果表明EGN算法能够很好地发现重叠社区。