层次社团发现 可视化 数据挖掘 Prefuse

层次社团发现论文：复杂网络中的层次社团发现与应用

【中文摘要】社团发现是挖掘复杂网络结构和功能的一项重要任务。通过将网络中的节点聚类为连接关系更易分析的群组,使得网络以更为宏观的组织方式展现在用户面前。社团结构的发现已被认为是复杂网络典型的“无尺度”、“小世界”以及“高聚焦系数”之外的又一重要特性。但它却有不可避免的缺陷：实际网络结构并不是所谓的平面模块结构。网络社团结构事实上呈现出显著的层次特征,在低密度大社团内部往往还嵌套有高密度小社团。因而,小社团组合在一起形成大社团,而大社团又可合并为规模更大的社团。在社团发现基础上引入层次社团结构,社团结构会更丰富,并且更能高效地揭示网络本身的结构特性。本文对在复杂网络中如何高效地挖掘出具有实际应用意义的社团结构,并揭示这些潜在的社团结构会具有怎样的层次特征,首先提出了基于结构连接的层次社团发现算法BSCHE。算法通过定义其基于共享邻居的相似度,使用一个全局的相似度阈值ε,可以发现链接密度高于该阈值的网络社团,并且自动识别网络中的中心点和离群点,寻找出潜在的不同抽象粒度的层次划分。在实现算法后,我们构建了基于交互式的可视化分析系统以供展示层次社团结构,系统基于MVC框架,在可视化处理层采用了业界优秀的Prefu...

【英文摘要】Community detection is an important task for mining the structure and function of networks. It enables us to view a complex network at macro-levels, by grouping its nodes

into units whose characteristics and interrelationship are easier to analyze and understand. The detection of community is considered as an important characteristic after Power-Law, Small-World, and High Clustering Coefficient. But it has its unavoidable drawbacks:The real network is not so-called flat module structure. The community s...

【关键词】层次社团发现 可视化 数据挖掘 Prefuse 【英文关键词】hierarchical community detection visualization data mining prefuse

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【目录】复杂网络中的层次社团发现与应用4-5背景9-1112-13

ABSTRACT5-6

摘要

1.1 研究

第一章 绪论9-15

1.2 研究现状11-121.3 论文的研究内容

1.3.2

1.3.1 复杂网络的层次社团结构发现12

12-13

信息交互式可视化平台的设计与实现1315-20

1.5 论文组织13-15

1.4 实践工作

第二章 复杂网络概述

2.2 复杂网络基本结

2.4 本章小结

2.1 基本概念定义15-16

2.3 实际数据集18-19

构特征16-1819-2020-32

第三章 基于结构连接的层次社团发现算法3.1 研究背景与现状20-22

3.3 算法BSCHE24-26

3.2 基于相似度的

3.4 输入参数ε,

网络聚类22-24

μ的确定26据集26

3.5 试验结果与分析3.5.2 评价指标26-27

26-303.5.1 实验数

3.5.3 真实网络上的聚

类性能评价27-2929-3031-3232-4633-3434-3636-4536-38总结45-4646

3.5.4 调整Rand指数对比

30-31

3.7 实验结论

3.6 算法时间复杂度分析

第四章 基于信息交互式的可视化平台设计与实现4.1 社会网络可视化概述

32-33

4.2 相关工作

4.3 基于信息交互式的可视化平台系统架构4.4 信息交互式可视化平台的设计与实现4.4.1 信息交互式可视化平台的设计4.4.2 信息交互式可视化平台的实现38-45

第五章 结束语46-49

4.5

5.1 论文工作内容参考文献49-55

5.2 下一步工作展望46-49

致谢55-57攻读硕士学位期间发表的论文57