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基于回路的社团检测算法的研究与实现

【摘要】:复杂网络的研究能够帮助人们了解网络结构,进而可以通过研究其的结构了解网络的行为和功能。目前,复杂网络的理论和方法已经大量用于到各个学科领域中,并催生出不少极具研究价值的课题和具有应用价值的项目,它在诸多交叉学科中充分地发挥着自身的优势并改变着人们的生活。 本文首先对复杂网络的概念及特性进行解释,之后介绍了几种经典的社团检测算法。在分析了经典社团检测算法存在的问题后,本文引出了回路的概念,并试图通过分析复杂网络中的回路来刻画复杂网络的特征。在复杂网络社团结构方面,本文提出了一种新的算法,以解决目前社团检测算法不能均衡时间复杂度和准确率的问题,它整合了回路和聚集系数的概念,本文用这个新的指标并采用分裂算法通过不断地从网络中删除边进行社团检测。将算法应用到计算机产生的随机网络及真实网络上,发现它可以很好地进行社团划分,并且可以均衡算法的效率、准确率。 根据实验结果以及分析,本文认为长度为3和长度为4的非平凡闭合回路可以认为是构成复杂网络的基本元素。平凡的闭合回路不像非平凡的回路一样,由于自身存在重复节点,所以并不适合用来刻画网络。最后,本文详细探讨了算法的实验平台、核心算法的设计思路及算法的实现仿真及应用。

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