【摘 要】
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社区发现是一个基础性的且被广泛研究的问题。现有的社区发现算法多是聚焦于网络拓扑,然而随着真实世界网络中实体可用属性的多样性增加,捕获网络结构和属性的丰富交互关系来进行社区发现变得十分重要。通过对现有社区发现方法现状进行总结与分析,本文主要在融合结构和属性视图的可重叠社区发现和基于染色随机游走的可重叠社区发现两个方面展开了深入的研究,并取得了如下研究成果:1.提出了融合结构和属性视图的可重叠社区发现
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社区发现是一个基础性的且被广泛研究的问题。现有的社区发现算法多是聚焦于网络拓扑,然而随着真实世界网络中实体可用属性的多样性增加,捕获网络结构和属性的丰富交互关系来进行社区发现变得十分重要。通过对现有社区发现方法现状进行总结与分析,本文主要在融合结构和属性视图的可重叠社区发现和基于染色随机游走的可重叠社区发现两个方面展开了深入的研究,并取得了如下研究成果:1.提出了融合结构和属性视图的可重叠社区发现算法。面向属性图提出了一种融合结构和属性视图的可重叠社区发现算法（Combination structure and attribute view for Overlapping Community Detection,COCD）。该算法分为三个阶段,首先结合结构相似度将属性图嵌入到低维空间,得到结构视图,再基于节点自身携带的属性,得到属性视图;然后基于结构视图和属性视图挖掘两级权重及属性子空间;最后在社区发现过程中添加了一个额外的步骤使算法能自动计算结构和属性的相对重要性,并加入控制重叠程度的参数。该方法不仅可以自动平衡每个节点的拓扑结构和属性信息,而且还可以捕获每个社区的属性子空间,提高了社区发现的质量。2.提出了基于染色随机游走的可重叠社区发现算法。面向属性图提出了一种基于染色随机游走的可重叠社区发现方法（Overlapping Community Detection based on Colored random walk,OCDC）,该算法解决了传统的基于随机游走的社区发现方法利用结构转移矩阵造成社区发现效果不佳的局限性。具体地,首先利用经典的初始种子选择策略选出图中差异度较大的节点,并在此基础上提出种子替换策略,挖掘网络中质量更佳的种子替换路径集合对初始种子集合进行替换;其次构建结构-属性交互节点转移矩阵并执行染色随机游走过程得到高质量种子节点的染色分布向量;最后基于融合结构和属性的并行电导值对社区进行扩展。最后,在人工数据集和真实数据集上进行了大量的实验,实验表明本文提出的方法均优于现有的面向属性图的社区发现方法,验证了本文算法的有效性和应用价值。
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