一種基于局部信息的社會網絡聚類算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現實世界中，大量的復雜系統都可以用抽象的社會網絡來表示和分析。繼發(fā)現社會網絡的小世界性、無標度性以后，人們發(fā)現了它的另一個統計特征-簇結構特性，它具有相同簇結構內部的節(jié)點間相互連接緊密、不同簇之間節(jié)點間相互連接稀疏的特點，反映社會網絡極其普遍和重要的拓撲特性。社會網絡的聚類方法以挖掘出社會網絡中客觀存在的簇結構作為目標，對于分析社會網絡的結構、了解網絡的潛在功能與特性具有十分重要的理論意義。在近十年來，社會網絡簇結構挖掘取得了長足的進

2、展，廣泛應用在社會網、生物網和萬維網等領域中。
　　 本文首先對社會網絡聚類的相關背景和理論進行了研究，分析并總結了社會網絡聚類方法的研究現狀。在此基礎上，進一步對基于局部信息的聚類算法進行了深入的探索與研究，重點分析標簽傳播算法中影響性能和效果的瓶頸因素。為了提高標簽傳播算法的聚類速度及網絡劃分的質量，引入節(jié)點屬性相似度的概念來解決算法的影響因素，提出了一種改進的基于節(jié)點屬性相似度的標簽傳播算法。該算法能夠在大規(guī)模的數據網絡中

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