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基于密度聚类的网络社区发现算法

【摘要】:社区发现是网络数据挖掘的一个重要研究内容,被用来探索网络中潜在的类结构。它能够帮助人们识别特殊网络群体,选择营销策略,进行产品推荐等,已被广泛应用于生物网络、社交媒体、商业交易和物流运输等。本文以网络数据为研究对象,基于密度聚类技术,对全局和局部社区发现进行了系统地研究,主要研究内容如下:(1)针对网络数据,本文对密度算法CFSFDP进行了扩展,提出了新的节点密度和相异性度量,使得该算法能够有效应用于网络社区发现中。新扩展的算法不仅继承了原算法能够发现任意形状的类结构的优点,而且能有效快速地处理网络数据。最后,通过在大量的真实网络数据和合成网络数据上的实验分析,展示了新算法的有效性。(2)随着网络数据的规模不断增大,全局社区发现的计算成本是高昂的。此外,在很多情况下,用户往往更加关注于局部社区。因此,基于第一个研究内容,本文提出了一种局部搜索算法,即通过一个给定的节点,去搜索它所在的社区中心点和边界点,从而快速发现该社区。实验结果展示了新算法能够快速而有效地发现网络中的局部社区。(3)设计并开发了一个社区发现实验系统,该系统包括数据导入,算法选择,评价函数选择,社区发现结果显示等功能,系统中集成了本文提出的算法和传统算法,可以对真实网络数据和合成网络数据进行测试。该系统有着较好的可用性和扩展性。本文的研究成果进一步丰富了网络社区发现方面的研究,为网络数据挖掘与知识发现相关领域提供了新的技术支撑。

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