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1、隨著DT(Data Technology)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)的價(jià)值在各行各業(yè)中越來(lái)越得到廣泛重視。如何從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)掘去一些有價(jià)值的信息來(lái)指導(dǎo)和改善我們的工作和生活具有重要的意義。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向,可以從紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中尋找一些潛在的社區(qū)結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)隱藏在網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)中的知識(shí)和潛藏在一般現(xiàn)象下的規(guī)律,進(jìn)而為人們提供個(gè)性化、科學(xué)化的服務(wù),幫助人們作出更有效的決策。
本文通過(guò)對(duì)標(biāo)簽傳播算法的研究,
2、結(jié)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的先驗(yàn)知識(shí),提出了一種基于局部回路的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的研究工作主要包括以下兩個(gè)方面:
(1)提出了一種基于局部回路的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先,綜述了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,并重點(diǎn)分析了標(biāo)簽傳播算法及其存在的問(wèn)題。其次,根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中節(jié)點(diǎn)間存在的先驗(yàn)知識(shí),提出了基于局部回路的標(biāo)簽傳播改進(jìn)算法,即標(biāo)簽傳播過(guò)程中,當(dāng)存在多個(gè)最大標(biāo)簽值時(shí),采用最短局部回路選擇策略代替隨機(jī)選擇,從而有
3、效抑制標(biāo)簽在社區(qū)間傳播,提高算法的準(zhǔn)確度,并用簡(jiǎn)單示例從理論角度驗(yàn)證了算法的可行性。最后,為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性,本文選擇了兩種類型的數(shù)據(jù)集,分別采用經(jīng)典真實(shí)數(shù)據(jù)集、人工生成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,并以模塊度和NMI為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),用對(duì)比的方法對(duì)本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于局部回路的標(biāo)簽傳播算法可以取得更好的劃分效果。
(2)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。選取代表性的微博真實(shí)網(wǎng)絡(luò)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,通過(guò)預(yù)處理剔除特殊點(diǎn),再將改進(jìn)算法應(yīng)用到真實(shí)的微博網(wǎng)
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