【摘 要】
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社区结构是复杂网络的一个重要特性,社区是节点内部连接紧密,外部连接相对稀疏的一组节点集群。社区检测算法对研究复杂网络的内部规律具有非常重要的价值。本文首先对社区检测算法领域中几种较为经典的社区检测算法进行了分析研究。针对基于种子扩展的重叠社区检测算法存在因种子选取欠佳而导致重叠社区检测结果准确度较低的问题,本文提出了一种新的重叠社区检测算法。首先利用提出的新的种子选取策略生成种子集,然后依据社区度
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社区结构是复杂网络的一个重要特性,社区是节点内部连接紧密,外部连接相对稀疏的一组节点集群。社区检测算法对研究复杂网络的内部规律具有非常重要的价值。本文首先对社区检测算法领域中几种较为经典的社区检测算法进行了分析研究。针对基于种子扩展的重叠社区检测算法存在因种子选取欠佳而导致重叠社区检测结果准确度较低的问题,本文提出了一种新的重叠社区检测算法。首先利用提出的新的种子选取策略生成种子集,然后依据社区度量函数即导率最优的原则不断进行种子扩展完成初步社区检测,最后引入群智能算法—蟑螂群优化算法对社区检测结果进行优化以达到较好的检测效果。通过对重叠社区检测算法的较深入研究,本文主要贡献在以下三个方面:（1）聚类算法DBSCAN中的半径参数Eps和密度阈值Min Pts需要手动输入,如果参数选择不当将会降低聚类准确率,而且会出现噪声点。针对聚类算法DBSCAN参数敏感导致聚类效果差的问题,本文提出聚类算法IDBSCAN,通过将噪声点与节点个数小于3的簇归并到距离最近的簇中,实现所有的节点都归到簇中,从而提高从获得的簇中选取影响力最大的种子节点的准确率。（2）提出了一种新的计算节点影响力的方法TON,该方法依据K-shell分解算法计算出节点在网络中的拓扑位置,利用拓扑位置和节点自身影响力以及邻域节点对该节点影响力的贡献相结合的方法,重新计算网络中节点的影响力,为选取高质量的种子提供了依据。（3）利用群智能算法—蟑螂群优化算法对社区检测结果进行优化,将不合理的社区进行合并,以达到更好的社区检测效果。实验证明,本文提出的基于种子扩展的重叠社区检测算法提高了检测结果的准确度,优于对比的其他重叠社区检测算法。
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