社會網(wǎng)中社團檢測問題的研究.pdf

1、隨著社會的不斷進步和科技的發(fā)展，人們的溝通交流也逐漸頻繁起來，尤其是一些社交網(wǎng)站及社交軟件的興起，使人們的聯(lián)系更加頻繁密切，逐漸形成一個大的社會網(wǎng)絡(luò)。社團結(jié)構(gòu)被認為是社會網(wǎng)的一個重要性質(zhì)，檢測網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)對于理解社會網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和功能都有重要意義。本文主要針對社會網(wǎng)中社團檢測問題進行研究，主要包括以下幾個方面內(nèi)容:
　　首先，對傳統(tǒng)的標簽傳播算法進行了研究，該算法在標簽傳播過程中將所有節(jié)點的重要性視為同等，并且存在很多的隨機性，這

2、樣使檢測到的社團結(jié)果質(zhì)量不高。本文提出了一種基于親密度的標簽傳播社團檢測算法，根據(jù)節(jié)點的重要性給出了局部中心節(jié)點的概念，對這些局部中心節(jié)點分配唯一的標簽，可以減少傳播過程中很多不必要的判斷開銷，提高效率;同時在標簽更新的過程中考慮節(jié)點的親密度，這樣避免了節(jié)點在更新標簽過程中的隨機性，從而提高算法的穩(wěn)定性，提升算法檢測社團的質(zhì)量。
　　其次，目前的關(guān)于相似性的社團檢測方法僅從節(jié)點之間的相似度進行考慮，本文提出了基于改進節(jié)點相似度的社

3、團檢測算法，該算法在Jaccard相似度的基礎(chǔ)上，考慮節(jié)點之間邊的重要度，給出節(jié)點間的綜合相似度的定義，通過計算比較節(jié)點周圍的鄰居社團內(nèi)節(jié)點總相似度，將節(jié)點劃分到社團內(nèi)相似度較大的社團中。通過在真實網(wǎng)絡(luò)和人工合成網(wǎng)絡(luò)中進行實驗，表明算法具有很好社團檢測效果。
　　最后，通過對真實網(wǎng)絡(luò)的觀察發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點的重要性都是不相同的，通常影響力越大的點在社團中占有更重要的中心性，文章提出一種基于核心節(jié)點的社團檢測算法，首先通過計算