本文主要研究内容
作者刘鸿亮（2019）在《PageRank算法在复杂网络社团检测中的应用研究》一文中研究指出：近年来,基础学科的发展衍生了很多新兴学科,包括有机器学习、深度学习以及复杂网络科学等。复杂网络科学是由社会科学、自然科学、工程学以及计算机科学应运而生,它主要研究网络的外在特征描述、内在机制特征、时间演化模型以及网络的同步或异步行为特性等。后来,研究复杂网络的学者发现大多数网络中有一种聚类现象,这样一种现象被众多学者称之为网络中拥有的社团结构。研究网络中的社团结构有助于更深入的理解网络内部结构带来的诸多信息,特别是对社团分割有着积极的作用。由于网络的复杂性,在复杂网络领域至今也没有做出对社团结构的统一定义,科学家只是约定网络中的社团结构联系较为紧密。复杂网络社团检测的算法层出不穷,不同领域的学者运用自己擅长的知识提出了很多富有创造性、建设性以及指导性的算法,这些算法共同推动着复杂网络社团检测领域的进步。然而,大多数的社团检测算法只能对某一部分具有特定特征的网络有很好的效果。本文基于PageRank提出了一种多社团检测算法——PRMCD算法,此算法首先需要选取社团内部的一些种子节点,然后利用PageRank随机游走寻找与种子节点联系较为密切的节点加入种子集,最后通过社团分割指标保留最好的社团结构,直到网络中没有社团结构为止。PRMCD算法的创新性主要有三点:1)中间产物向量的选取:中间产物向量是根据随机游走两次求得;2)种子节点的选取:在随机游走前,我们需要知道节点的初始分布,即我们需要选取初始种子节点,在本文中我们选取的初始种子节点是网络中度最大的节点对应的度和最大的三角形;3)社团分割指标的选取:本文中社团分割指标采用的是模块性与图分割加权和来确定。最后,本文主要采用模块性指标、NMI指标以及ARI指标来评价算法的优劣性,选取的测试网络包括有基于LFR的人工合成基准网络和真实世界网络,与之对比的算法包括有LEV算法、LPA算法以及BGLL算法。综合PRMCD算法在模块性指标、NMI指标与ARI指标的表现效果,此算法能检测出清晰的社团结构。另外,本文提出的PRMCD算法是一种倾向于人为思考的算法,并且对于悬挂点较少的网络本文算法有着很好的效果。在最近几年中,利用PageRank、随机块模型等新的社团检测算法还有不少的学者在进行研究,希望这些新的方法能囊括更多的网络,即希望这些算法能在更多的网络上有着更好的效果。
Abstract
jin nian lai ,ji chu xue ke de fa zhan yan sheng le hen duo xin xing xue ke ,bao gua you ji qi xue xi 、shen du xue xi yi ji fu za wang lao ke xue deng 。fu za wang lao ke xue shi you she hui ke xue 、zi ran ke xue 、gong cheng xue yi ji ji suan ji ke xue ying yun er sheng ,ta zhu yao yan jiu wang lao de wai zai te zheng miao shu 、nei zai ji zhi te zheng 、shi jian yan hua mo xing yi ji wang lao de tong bu huo yi bu hang wei te xing deng 。hou lai ,yan jiu fu za wang lao de xue zhe fa xian da duo shu wang lao zhong you yi chong ju lei xian xiang ,zhe yang yi chong xian xiang bei zhong duo xue zhe chen zhi wei wang lao zhong yong you de she tuan jie gou 。yan jiu wang lao zhong de she tuan jie gou you zhu yu geng shen ru de li jie wang lao nei bu jie gou dai lai de zhu duo xin xi ,te bie shi dui she tuan fen ge you zhao ji ji de zuo yong 。you yu wang lao de fu za xing ,zai fu za wang lao ling yu zhi jin ye mei you zuo chu dui she tuan jie gou de tong yi ding yi ,ke xue jia zhi shi yao ding wang lao zhong de she tuan jie gou lian ji jiao wei jin mi 。fu za wang lao she tuan jian ce de suan fa ceng chu bu qiong ,bu tong ling yu de xue zhe yun yong zi ji shan chang de zhi shi di chu le hen duo fu you chuang zao xing 、jian she xing yi ji zhi dao xing de suan fa ,zhe xie suan fa gong tong tui dong zhao fu za wang lao she tuan jian ce ling yu de jin bu 。ran er ,da duo shu de she tuan jian ce suan fa zhi neng dui mou yi bu fen ju you te ding te zheng de wang lao you hen hao de xiao guo 。ben wen ji yu PageRankdi chu le yi chong duo she tuan jian ce suan fa ——PRMCDsuan fa ,ci suan fa shou xian xu yao shua qu she tuan nei bu de yi xie chong zi jie dian ,ran hou li yong PageRanksui ji you zou xun zhao yu chong zi jie dian lian ji jiao wei mi qie de jie dian jia ru chong zi ji ,zui hou tong guo she tuan fen ge zhi biao bao liu zui hao de she tuan jie gou ,zhi dao wang lao zhong mei you she tuan jie gou wei zhi 。PRMCDsuan fa de chuang xin xing zhu yao you san dian :1)zhong jian chan wu xiang liang de shua qu :zhong jian chan wu xiang liang shi gen ju sui ji you zou liang ci qiu de ;2)chong zi jie dian de shua qu :zai sui ji you zou qian ,wo men xu yao zhi dao jie dian de chu shi fen bu ,ji wo men xu yao shua qu chu shi chong zi jie dian ,zai ben wen zhong wo men shua qu de chu shi chong zi jie dian shi wang lao zhong du zui da de jie dian dui ying de du he zui da de san jiao xing ;3)she tuan fen ge zhi biao de shua qu :ben wen zhong she tuan fen ge zhi biao cai yong de shi mo kuai xing yu tu fen ge jia quan he lai que ding 。zui hou ,ben wen zhu yao cai yong mo kuai xing zhi biao 、NMIzhi biao yi ji ARIzhi biao lai ping jia suan fa de you lie xing ,shua qu de ce shi wang lao bao gua you ji yu LFRde ren gong ge cheng ji zhun wang lao he zhen shi shi jie wang lao ,yu zhi dui bi de suan fa bao gua you LEVsuan fa 、LPAsuan fa yi ji BGLLsuan fa 。zeng ge PRMCDsuan fa zai mo kuai xing zhi biao 、NMIzhi biao yu ARIzhi biao de biao xian xiao guo ,ci suan fa neng jian ce chu qing xi de she tuan jie gou 。ling wai ,ben wen di chu de PRMCDsuan fa shi yi chong qing xiang yu ren wei sai kao de suan fa ,bing ju dui yu xuan gua dian jiao shao de wang lao ben wen suan fa you zhao hen hao de xiao guo 。zai zui jin ji nian zhong ,li yong PageRank、sui ji kuai mo xing deng xin de she tuan jian ce suan fa hai you bu shao de xue zhe zai jin hang yan jiu ,xi wang zhe xie xin de fang fa neng nang gua geng duo de wang lao ,ji xi wang zhe xie suan fa neng zai geng duo de wang lao shang you zhao geng hao de xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子科技大学的刘鸿亮，发表于刊物电子科技大学2019-07-17论文，是一篇关于社团检测论文,随机游走论文,模块性论文,图分割论文,电子科技大学2019-07-17论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子科技大学2019-07-17论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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