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文檔簡介
1、社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究源于對社交網(wǎng)絡(luò)、生物蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析。近些年,隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及社會媒體技術(shù)的普及,社會網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出了很多新特性,比如:網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模性、動(dòng)態(tài)變化特性和富含內(nèi)容信息等特性??紤]全局網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)和只涉及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或內(nèi)容信息的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,多半已經(jīng)不能適應(yīng)這些新特性。針對當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的新特性,本文將以局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)作為研究重點(diǎn),并且在社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程中,將網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容信息與鏈接信息進(jìn)行融合,具體內(nèi)容如下。<
2、br> 首先,在探尋復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)過程中,提出一種新的基于半局部中心性和距離的核心節(jié)點(diǎn)探索方法。半局部中心性,確保核心節(jié)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)。與全局中心性不同,在計(jì)算節(jié)點(diǎn)的半局部中心性時(shí),涉及了節(jié)點(diǎn)的四層鄰居,使節(jié)點(diǎn)的中心性表達(dá)更加精確。局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,可以擴(kuò)展到發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的全局社區(qū)結(jié)構(gòu)。而核心節(jié)點(diǎn)的距離,能夠使網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)合理均勻的分布整個(gè)網(wǎng)絡(luò),從而得到高質(zhì)量的全局網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分。
其次,在局部社區(qū)的擴(kuò)散過程中,將復(fù)雜
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