复杂网络的社团发现致力于揭示出复杂网络中真实存在的网络簇结构。服务网络是互联网上大量开放服务交互所构成的网络集合,服务通过业务需求的驱动自发组合以满足用户需求,在这个过程中,服务群体会形成一个个频繁交互的服务社团,发现并利用这些社团有助于从服务空间整体角度上分析服务系统,寻找具有较强行为相关性的服务聚集体对于更好的构建、分析服务网络有着重要的研究意义和应用价值。本文基于复杂网络的社团结构挖掘理论,对基于服务网络的社团发现算法进行研究。主要完成了以下两个方面内容：首先针对服务结构网络中节点信息缺乏这一特点,从复杂网络“物以类聚”的特性出发给出了一种新颖的服务结构网络节点链接相似度的定义及度量方法。在此基础上提出了基于链接相似度的服务结构网络社团发现算法。论文利用多个数据集对其进行验证,并在服务结构网络模型上进行社团发现,与GN算法进行对比,说明了该算法应用于服务结构网络的合理性与有效性。然后基于服务动态执行网络的特点,分析了服务执行网络的动态行为特征,提出了服务执行网络社团发现算法,采用经典数据集证明了该算法的可行性,将该算法应用于真实的服务执行网络,对得到的服务社团进行分析,证明其应用于服务执行网络的合理性。实验证明,本文提出的基于服务网络的社团发现算法是合理有效的。
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