【摘 要】
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社团检测旨在揭示复杂网络内部拓扑属性以及节点之间的关联信息,可广泛地应用于计算机科学、生物科学、政治经济学等领域。社团检测算法主要包括模块度优化算法、层次聚类算法、标签传播算法和随机游走算法等,基于随机游走的社团检测方法对各种类型的网络有较强的适用性,近年来得到了广泛的关注及应用,但其存在无效计算和社团结果划分零散等问题。本文详细分析了基于随机游走的MCL算法和R-MCL算法的不足,提出对应的改进
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社团检测旨在揭示复杂网络内部拓扑属性以及节点之间的关联信息,可广泛地应用于计算机科学、生物科学、政治经济学等领域。社团检测算法主要包括模块度优化算法、层次聚类算法、标签传播算法和随机游走算法等,基于随机游走的社团检测方法对各种类型的网络有较强的适用性,近年来得到了广泛的关注及应用,但其存在无效计算和社团结果划分零散等问题。本文详细分析了基于随机游走的MCL算法和R-MCL算法的不足,提出对应的改进策略,并结合新的策略提出两种新的随机游走社团检测算法,最后应用于实际项目中。本文主要的研究内容如下:1、针对MCL算法存在无效计算并且社团划分结果比较零散的问题,提出基于节点相似性的随机游走社团检测算法JMCL。该算法采用改进的Jaccard相似性系数对节点中的连边进行预加权,设置变化量矩阵以加速迭代过程中的矩阵使其收敛,并且增加边界重检和小社团合并操作提高算法精确度,通过人工网络和真实网络实验验证,该算法具有更稳定和更优的社团划分性能。2、针对R-MCL算法存在的随机状态转移矩阵不收敛问题,提出基于标准化R-MCL的随机游走社团检测算法NR-MCL。该算法采取在迭代过程中的膨胀和剪枝操作之间增加标准化操作的策略加速概率矩阵的收敛,防止矩阵不收敛的极端情况出现。在公开数据集上的实验结果表明,该算法在众多类型的网络中社团划分表现较优。3、将本文提出的NR-MCL社团检测算法应用于“一带一路”沿线国家贸易网络项目中,运用复杂网络理论构建“一带一路”沿线国家贸易关系网络,采用NR-MCL算法进行社团结构划分,结合相关统计数据分析各国之间的贸易关系以及整体贸易格局,为国际贸易关系相关研究提供参考。
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