基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究的中期报告.docx
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基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究的中期报告.docx
基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究的中期报告摘要:社团划分算法一直是复杂网络研究领域中的一个重要问题。当前的社团划分算法主要基于节点之间的连接性进行划分。然而,在许多真实世界的网络中,节点之间的相对关系亲密度比连接性更具表征力。本报告提出了一种基于相对关系亲密度的局部社团划分算法,并进行了初步实验研究。该算法首先根据节点对之间的相对关系亲密度计算出网络中所有节点之间的相对关系亲密度权重,然后将节点划分为局部社团,并利用相对关系亲密度衡量聚类的好坏。初步实验结果表明,该算法能够更好地刻画复杂网络中的局
基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究.docx
基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究摘要:社团划分是网络社会学领域研究的重要内容,本文介绍基于相对关系亲密度的局部社团划分算法。相对关系亲密度将节点之间的关系进行衡量和排名,并结合节点自身的重要性,来计算局部社团的划分,以实现网络社团的自动发现和社交网络用户的推荐。关键词:社团划分,相对关系亲密度,局部社团,社交网络,用户推荐Abstract:Communitydetectionisanimportantresearchtopicinthefieldofnetworksociology.Thispap
基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究的任务书.docx
基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究的任务书任务书任务名称:基于相对关系亲密度的局部社团划分算法研究任务背景:社团划分算法是社交网络分析领域的研究热点之一,目的是将网络中的节点划分为具有内部联系紧密、外部联系稀疏的社团或群体,以探索网络的结构和功能。当前的社团划分算法主要有谱聚类、模块度优化、基于流的方法等,但这些算法都存在一些问题,如对网络规模和分布情况的敏感性较大、易受初始参数和随机性的影响等。在此背景下,本课题旨在提出一种基于相对关系亲密度的局部社团划分算法,以解决现有算法的不足,并探究其可行性
基于数据挖掘的社团划分算法研究与实现的中期报告.docx
基于数据挖掘的社团划分算法研究与实现的中期报告一、研究背景及意义社团划分是社交网络分析领域的一个重要研究方向,它可以帮助我们找到一个社交网络中的子群体,并对这些子群体进行深入分析和研究。而数据挖掘技术在社交网络分析中也得到了广泛的应用,因此基于数据挖掘的社团划分算法研究具有重要的理论意义和实际价值。二、研究目标本研究的主要目标是基于数据挖掘技术研究一种高效、准确的社团划分算法,并通过实验验证算法的性能。三、研究内容与进展1.研究现状分析:对目前国内外社团划分算法及其发展动向进行了详细的调研和分析,确立了研
基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究的中期报告.docx
基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究的中期报告一、研究背景复杂网络社团划分是复杂网络研究领域的一个重要问题。社团划分可以帮助我们理解复杂网络中节点之间的关系,发现节点组织的内部结构,从而更好地揭示网络的特征和机理。在复杂网络社团划分算法中,谱聚类是一种颇为有效的方法。谱聚类算法将网络表示为矩阵形式,通过矩阵的特征向量进行社团划分。然而,传统的谱聚类算法缺乏对网络结构的适应性,处理一些具有很高复杂性结构的网络会出现问题,例如存在大量孤立节点或噪声节点的网络。为了解决这些问题,我们需要一种新的谱聚类算法,能够