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复杂网络社团发现算法的研究及其应用

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毕业论文范文题目：复杂网络社团发现算法的研究及其应用，论文范文关键词：复杂网络社团发现算法的研究及其应用
复杂网络社团发现算法的研究及其应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：复杂网络是复杂系统的表现形式，由于这样的网络其节点数量规模较大，而且节点与节点之间的联系较为复杂，所以这样的网络就被称为“复杂网络”。近年来，随着对复杂网络特性的分析不断深入，探索网络中的社团结构逐渐成为研究热点。揭示网络中的社团结构，对于了解网络拓扑结构、分析网络特性、理解网络中各个部分的功能、发现网络中隐藏的规律和预测网络的行为都尤为重要，而揭示社团结构的方法（此处忽略..）就是利用网络中所已知的特性和信息，将看似无规律的网络划分出隐藏在其中的结构。由于现存的大部分社团发现算法是基于网络的整体进行计算和划分，其缺点为时间复杂度相对较高，并且其针对性也相对较弱。本论文认为，根据已知的网络局部信息所划分出的“局部社团结构”将对于一些网络的研究更加有针对性。在本文中所提到的“局部社团结构”是指根据提供的网络局部信息，按照某种规则而划分出的社（本文此处忽略..）团结构，该结构对所给出的局部信息有着特殊的意义。本文提出了两种针对不同情况的局部社团划分算法：（1）基于二部图的社团划分算法。二部图结构相对简单，将原网络抽象成为二部图结构的形式，并将原网络的节点作为二部图中的“下集节点”。在已知某两点的条件下，通过二部图得到其对应的初始社团结构，利用初始社团结构在“下集投影”中利用AC算法和边介数等概念，划分出与已知节点相关的“相（此处忽略..）似性社团”结构。由于在进行局部社团划分时并不需要对整个网络进行计算，该算法在对随机给出的节点进行计算时，有比较好的即时性。此方法适用于发现与已知节点相关的“相似性社团”。（2）基于中心度发现社团将度中心度与流介数中心度相结合，首先计算出节点的度中心度和流介数中心度，得出网络中的几何中心点和信息、物质或能量在网络上传输时经过路径最多的节点，并将这两个指标作为一个整体考（本文此处忽略..）虑，得到这两个指标相对比较大的节点，再在这些节点和其邻居节点上利用CPM社团发现算法，从而发现网络中的“中心社团”。此方法可以发现网络中相对“重要”的社团，这对复杂网络上的传播机理、相继故障等分析都有一定的意义。随后利用该方法分析兰州市公共交通线路网络的中心社团结构，实验结果表明了该社团在网络中的确起到了比较重要的作用。此方法适用于发现网络中的中心社团结构。

以上为本篇毕业论文范文复杂网络社团发现算法的研究及其应用的介绍部分。

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