复杂网络下社区检测算法的有效性评估

论文摘要

复杂网络科学已经成为复杂系统问题研究的强有力工具,现实生活中存在很多复杂网络系统例如社交网络、生物网络、计算机通信网络等,几乎所有复杂系统都可以理解为由节点和其连接关系组成的网络。而对网络拓扑关系的研究,可以帮助我们发现一些更深层次的网络构造,进而更深刻地了解网络特性。社区检测就是一种典型的网络节点拓扑关系的聚类分析方法,通过社区挖掘算法对网络进行分割,可以发现网络中节点间的深层次关系、挖掘网络中蕴含的组织结构信息、揭示网络中存在的规律等,而对社区检测结果的分析又可以作为数据挖掘工作的理论支撑。总之对于社区检测算法的深入研究具有重要的理论和现实意义。在复杂网络社区挖掘领域,前人已经做过许多工作,提出了众多解决此类问题的算法,比如基于信息论的Infomap方法;基于非负矩阵分解的BigClam方法,可以提取网络中的重叠社区结构;基于模块度优化的方法如Louvain、Fastgreedy等,而这些方法在大部分网络上均可以产生较为理想的结果。但是,对于不同结构的网络,即产生于不同领域的网络,一些算法又具有一定的偏向性,例如基于模块度优化的方法存在分辨率限制的弊端。本文在现有理论研究的基础上,提出将社区检测方法进行归类研究,同时介绍属于该类主流的社区检测算法。由于不同算法在形成社区时的理论假设存在偏向性,导致不同的算法形成的社区结构多种多样。我们探究了其在不同领域、具有不同结构属性网络上的有效性以及偏向性。据此结果,我们给出了指导意见,对于给定网络,该如何选择性能最高的社区检测算法。具体而言,本文的主要工作包含以下几个方面:1.本文在现有社区检测理论的基础上,根据算法形成社区时理论假设的不同,提出将社区检测方法进行归类研究。主要包括以下5个类别:基于全局函数优化领域的方法、基于团的方法、基于局部扩散的方法、基于统计特性的方法以及基于节点相似性的方法。2.本文选取了社交网络、科学家协作网络中6种应用广泛且具有典型结构差异的网络,利用网络拓扑属性指标,统计不同网络在指标上的差异,并通过数理统计知识对结果进行呈现,观察分析不同网络在内部结构上的偏向性。3.本文提出通过精确度指标与拓扑属性指标相结合的方式对不同算法在网络中发现的社区进行综合评估。根据其结果的差异,总结相同范畴以及不同范畴算法在产生社区的相似性以及偏向性。根据实验得出的结果,我们给出详细的指导意见,对于不同规模、不同结构的复杂网络,该如何选择性能最高的社区检测算法。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 郑润

导师: 李树青

关键词: 复杂网络,社区挖掘,精确度指标,拓扑指标,数据挖掘

来源: 南京财经大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 南京财经大学

分类号: O157.5

DOI: 10.27705/d.cnki.gnjcj.2019.000205

总页数: 57

文件大小: 2517K

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标签：复杂网络论文;  社区挖掘论文;  精确度指标论文;  拓扑指标论文;  数据挖掘论文;