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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 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部结构,并取得较好的聚类效果,比传统社团划分算法有明显的优势。 研究背景: 社团划分算法是复杂网络研究领域中的一个重要问题。传统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。例如,同在一个社团中的人之间可能没有直接的连接关系,但是他们之间的相对关系亲密度很高。因此,基于相对关系亲密度的局部社团划分算法对于更好地刻画复杂网络中的局部结构具有重要的意义。 研究内容: 本研究提出了一种基于相对关系亲密度的局部社团划分算法。该算法主要分为以下几步: 1.根据复杂网络中所有节点之间的相对关系亲密度计算出相对关系亲密度权重矩阵。 2.对于每个节点,计算其与所有其他节点之间的相对关系亲密度之和,以此得到节点的权重向量。 3.以每个节点为中心,使用聚类算法将与该节点相互连接的节点划分为局部社团。 4.利用相对关系亲密度衡量每个局部社团的好坏,对局部社团进行评价和排序。 实验结果: 本研究在多个数据集上进行了初步实验,结果表明,该算法能够更好地刻画复杂网络中的局部结构,并取得较好的聚类效果,比传统社团划分算法有明显的优势。该算法可以在社交网络、生物网络等实际应用中得到广泛应用。 未来工作: 未来工作将会进一步研究和改进该算法,并将其应用到更加复杂的实际网络中。同时,将尝试将该算法与其他社团划分算法结合使用,以期获得更好的社团划分效果。