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《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究 畢業(yè)論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究姓名學(xué)院信息與通信工程專業(yè)班級(jí)學(xué)號(hào)班內(nèi)序號(hào)指導(dǎo)教師2012年6月復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的研究摘要近些年，隨著WS小世界網(wǎng)絡(luò)模型和BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型的提出，國(guó)內(nèi)外掀起了研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的熱潮。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的高度抽象，其中許多性質(zhì)如小世界性質(zhì)、無(wú)標(biāo)度性質(zhì)以及聚集性質(zhì)等等已經(jīng)得到了充分的研究。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究是以系統(tǒng)的觀點(diǎn)來(lái)看待真實(shí)系統(tǒng)，如Internet網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)、新陳代謝網(wǎng)絡(luò)等。(大量的文獻(xiàn)表明，)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)呈現(xiàn)出社區(qū)結(jié)構(gòu)特性，而如何在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中高效地發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)是近年來(lái)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)之一。社
2、團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)普遍存在的拓?fù)涮匦灾?，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)也是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)性問(wèn)題。在文章中討論了一些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及關(guān)于社區(qū)評(píng)估和確定方面的概念、理論、算法及應(yīng)用等。同樣的，文章中也討論了一種可以應(yīng)用于大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的randomwalk算法，并且顯示了它和其他算法在社團(tuán)劃分上有相同的表現(xiàn)，同時(shí)擁有更低的復(fù)雜度。文章中將randomwalk算法應(yīng)用于對(duì)已知社團(tuán)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的劃分以及比較其劃分的社團(tuán)結(jié)構(gòu)的結(jié)果。除此之外，文章中對(duì)于此類算法給出一定改進(jìn)，使該算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)劃分上擁有了更高的準(zhǔn)確度以及較低的復(fù)雜度。關(guān)鍵詞復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，社團(tuán)發(fā)
3、現(xiàn)算法，randomwalk，復(fù)雜度VerifyingPlatformofCognitiveRadioNetworkABSTRACTInrecentyears，astheWSsmall-worldnetworkmodelandBAscale—freenetworkmodelwasproposed，thestudyoncomplexnetworksisachievingaclimaxathomeandabroadnow．Complexnetworkisthehighlyabstractofthecomplexsystem,manyoftheproperti
4、es,suchassmallworldnature,scale-freepropertyandgatheredpropertiesandsoon,havegotfullyresearch.ThestudyoncomplexnetworkstreatstherealsystemssuchastheInternet，electricitynetworksandmetabolicnetworkswiththeviewpointofsystemscience．(Lotsofliteraturesshowthatcommunitystructureexistsin
5、manyrealnetworks．Howtofindsuchcommunitieseffectivelyisoneoffocusesofmanyrecentresearchesinthebranchofcomplexnetworks．Communitystructureisoneofthecommontopologicalcharacteristicsofcomplexnetworks.Communitydetectionhasbecomeafundamentalproblemintheresearchfieldofcomplexnetworks.Int
6、hearticle,theauthordiscussessomecomplexnetworksaswellasthetheory,methodandapplicationabouttheevaluatingandidentifyingofthecommunity.Similarly,inthiscontextwealsodiscussthe"randomwalk"algorithmthatcanbeusedinalarge,complexnetworktoidentifythecommunityandshowthatitperformsaswellaso
7、thermethodsatthedivisionofcomplexnetworks,butatlowercomputationalcomplexity.Inthearticlethealgorithmisappliedtothedivisionofcomplexnetworksthathasknowingthecommunitystructureandcomparetheresultsoftheclassificationofthecommunitystructure.Inaddition,thearticlegivescertainimprovemen
8、ttosuchalgorithm,sothatthealgorithminthe
