导读:本文包含了社团划分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂网络,社团结构,划分
社团划分论文文献综述
李新建,杨继红[1]（2019）在《网络中社团划分算法实现与对比研究》一文中研究指出复杂网络中社团结构的发现是数据挖掘领域研究热点之一,是进一步发现社团关系知识的前提。很多系统的子结构特征的发现,都可以通过划分网络中的社团实现。论文介绍了无向无权网络中社团结构描述、划分社团结构的算法及评价。针对目前社团划分算法的局限性,论文实现了叁种实用方法 PCA、K-Means和PSO,并对它们在标准集上进行比较评价。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年11期）
刘芳[2]（2019）在《基于节点重要度的社团划分方法研究》一文中研究指出近年来,复杂网络得到蓬勃发展,成为一个可以很好地描述社会科学,自然科学,数理学科,生命学科和工程技术等领域相互关联的模型.通过对复杂网络的划分进而发现网络社团中结构的特点,有助于发现复杂网络中一些潜藏的规则和定律,对解决实际生活中的一些问题具有较强的应用价值.目前,研究人员已经提出了很多有关复杂网络划分的方法,这些方法为涉及复杂网络的各个领域的研究者提供了新的研究思路和方向.在复杂网络的研究内容中,节点重要度的分析是一个很重要的因素.为得到更好的网络社团结构的划分结果,多一种对网络社团划分的途径,本文在无向网络中定义了一个节点重要度评价函数,结合谱平分法的思想提出了一种基于节点重要度的社团划分算法.通过实证表明,本文提出的算法能很好地划分复杂网络中的社团结构.在节点重要度评价函数的基础上,进一步给出一种改进算法.经过对已经构建好的小网络社团结构的划分和对实际网络社团结构的划分,证实了改进后的算法是有效的,并得到了较好的划分结果.本文的算法及改进的算法都对复杂网络中社团划分的研究具有重要的参考意义.(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-05-28）
张鹏[3]（2019）在《基于重要节点中心性的社团网络划分》一文中研究指出如今我们身处一个网络化的时代,复杂网络在我们生活中无处不在,并日益成为人们关注和研究的重点。通过研究复杂网络,可以帮助人们解决很多现实问题,如:传染病的预防和控制,计算机病毒的传播,电网故障的排除等。社团结构是复杂网络的叁大特性之一,另两个为无标度特性及小世界特性,社团内部的点连接相对比较稠密,社团之间的连接相对比较稀疏。挖掘社团结构,是复杂网络的一个重要研究方向。社团结构可以帮助我们更好地认识网络的构成、了解网络的运行机制以及利用网络来更好的服务人类自身。挖掘社团结构实际上就是对复杂网络进行划分,目前已有多种社团划分算法。2014年,A.Rodriguez和A.Laio[1]提出了一种基于密度峰值的聚类算法,该算法的研究对象是多维空间中的点,在未知先验信息的前提下,根据对象的相似性,将对象划分成相似元素的集合。受此启发,我们在本文中提出了一种基于节点重要性的复杂网络的社团划分算法。本文的重点是解决以下两个问题:1.如何度量复杂网络中节点的密度,从而选取聚类的中心;2.如何衡量节点之间的相似性,从而将网络中的节点分配到聚类中心所在的类。针对以上两个问题,本文做了如下工作:1.针对节点的密度问题,我们将把图的边考虑在内,提出了一种加权的子集密度计算公式,可以较好地度量图中一个节点的密度;2.针对节点之间相似性的问题,我们通过考虑网络中特有的共同邻居指标的相似性度量,利用最经典的共同邻居相似度(CN)指标,来刻画顶点对之间的相似性;3.提出了一种新的复杂网络中社团发现算法。该算法通过计算每个顶点的密度,按照一定规则选出网络中的聚类中心,再利用CN相似性指标将剩余顶点分配到每个聚类中心。该算法不需要事先知道聚类的个数,避免了目前大部分存在算法中需要事先给定社团个数k这一难题。4.本文在真实的网络数据集和人工生成的网络数据集上进行了实验,验证了我们算法的有效性。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-20）
韩忠明,刘雯,李梦琪,郑晨烨,谭旭升[4]（2019）在《基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法》一文中研究指出社团结构划分对复杂网络研究在理论和实践上都非常重要.借鉴分布式词向量理论,提出一种基于节点向量表达的复杂网络社团划分方法(CDNEV).为了构建网络节点的分布式向量,提出启发式随机游走模型.利用节点启发式随机游走得到的节点序列作为上下文,采用SkipGram模型学习节点的分布式向量.选择局部度中心节点作为K-Means算法的聚类中心点,然后用K-Means算法进行聚类,最终得到社团结构.在真实和模拟两种网络上做了丰富的实验,与主流的全局社团划分算法和局部社团划分算法作了比较.在真实网络上CDNEV算法的F1指标比其他算法平均提高19%;在模拟网络上,F1指标则可以提高15%.实验结果表明,相对其他算法,CDNEV算法的精度和效率都较高.(本文来源于《软件学报》期刊2019年04期）
杨娟,王倩颖,郭文静[5]（2019）在《创业投资网络社团划分与社团间差异分析》一文中研究指出选取1994～2017年的创业投资事件,构建并测度创业投资网络,划分网络社团并识别核心社团,比较核心社团间的差异。研究结论表明:创投网络具有小世界性,创投机构间便于"抱团"形成联合投资,深创投、IDG资本与红杉中国是网络中最有影响力的创投机构;以红杉中国、IDG资本为代表的核心社团与以深创投为代表的核心社团,在创投机构所属地域、资本类型、投资地域、投资行业和投资阶段上存在差异。(本文来源于《软科学》期刊2019年03期）
张瑞红,陈云伟,邓勇[6]（2019）在《用于科学结构分析的混合网络社团划分方法述评》一文中研究指出[目的/意义]复杂网络的社团结构研究已逐渐成为科学家借助文献数据开展科学结构研究的有力工具,社团划分效果的不同对科学结构的解读有着举足轻重的影响。本文对混合网络社团划分方法进行梳理,以期对该领域的相关研究提供借鉴参考。[方法/过程]通过文献调研,阐明混合网络的概念与类型,从网络构建或算法革新角度对各类型混合网络的社团划分研究进行概述,也对支撑混合网络社团划分的经典算法进行简介。[结果/结论]通过系统地梳理总结不同类型混合网络的社团划分工作,为后续的网络分析研究提供研究的视角和方法,同时揭示其在科学结构研究中所面临的挑战与所具有的现实意义,展望今后可能进一步拓展的相关研究方向。(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年04期）
姜昊,赵建国,冯李[7]（2019）在《基于Fast-Newman算法的网络社团分区在传送网汇聚区划分中的应用》一文中研究指出目前现网中部分区域规划不合理,存在长距离组环以及业务接入不规范等问题。为解决上述问题,我们提出通过划分汇聚区的方式来实现不同区域内的业务收敛,提升组网的合理性。通过对Fast-Newman网络社区分解算法的分析,发现该算法同样是针对不同类型的大规模复杂网络,提出了寻找社团结构的算法,实现复杂网络社团结构的分解。依次类推,传送网络同样可以参考Fast-Newman算法来针对汇聚区进行科学合理的划分。(本文来源于《信息通信》期刊2019年01期）
张猛,李玲娟[8]（2018）在《基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法》一文中研究指出社会网络结构反映了网络中个体节点行为的区域特点以及群体之间的关联性。为了提高社团划分的效率和准确性,设计了一种新的基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法IJ-CD。该算法首先对社会网络的Jaccard相似系数矩阵中的零元素进行处理得到改进的Jaccard相似系数矩阵;然后基于谱平分法思想将改进的矩阵标准化,并选取适当的特征向量维数;最后应用K-means聚类算法划分社团。基于叁个经典社会网络数据集的社团划分实验结果表明:IJ-CD算法不仅在社团结构不很明显时也能很好划分出社团,而且能有效地提高社团划分的准确性和降低时间复杂度。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
李勤敏,郭进利[9]（2019）在《基于改进凝聚算法与铁路网的社团划分》一文中研究指出为了更好地分析铁路网划分过程及其与周边经济发展状况的联系,以省为单位建立加权无向复杂网络,其中节点为省,两省之间的铁路连线为网络连边。提出改进的凝聚算法,进一步对网络社团划分的迭代过程展开分析,最后得出明显的南北社团划分分界线。将社团划分过程与经济发展情况相联系,分析得出铁路发达情况与区域间经济发展息息相关,从而得出结论:铁路间联系越紧密,区域经济带动作用越强,并证实了国家近年来大力发展铁路建设的重要性。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年01期）
乔虹,田玉玲,马建芬[10]（2018）在《基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法》一文中研究指出为解决目前社团划分算法依赖于单一度量方法,划分结果不够准确,无法适应不同类型的网络划分需求的问题,通过一种多属性融合策略方法研究社团划分。该算法首先基于节点连接,综合度量了多个影响社团划分的属性,并引入模块度概念确定各属性融合的权重,为划分增加了客观的参考信息,从而提高划分准确率;其次,针对传统划分方法迭代次数过多、效率低的问题,利用人工免疫网络内在的全局并行搜索能力实现对社团核心节点的快速寻优,并提出动态算子、免疫检测因子和反向学习机制对人工免疫网络的收敛速度和局部最优问题加以改进,从而提高寻优效率,缩短算法执行时间。最后,在叁个经典真实数据集(Zachary、Dolphin、College Football)上进行实验,并将结果与经典算法对比。结果表明,该算法能适应不同的网络,且在较短的执行时间里实现更加精确的划分。可见,相比传统算法,本文算法具有更高的划分效率。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年32期）
社团划分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来,复杂网络得到蓬勃发展,成为一个可以很好地描述社会科学,自然科学,数理学科,生命学科和工程技术等领域相互关联的模型.通过对复杂网络的划分进而发现网络社团中结构的特点,有助于发现复杂网络中一些潜藏的规则和定律,对解决实际生活中的一些问题具有较强的应用价值.目前,研究人员已经提出了很多有关复杂网络划分的方法,这些方法为涉及复杂网络的各个领域的研究者提供了新的研究思路和方向.在复杂网络的研究内容中,节点重要度的分析是一个很重要的因素.为得到更好的网络社团结构的划分结果,多一种对网络社团划分的途径,本文在无向网络中定义了一个节点重要度评价函数,结合谱平分法的思想提出了一种基于节点重要度的社团划分算法.通过实证表明,本文提出的算法能很好地划分复杂网络中的社团结构.在节点重要度评价函数的基础上,进一步给出一种改进算法.经过对已经构建好的小网络社团结构的划分和对实际网络社团结构的划分,证实了改进后的算法是有效的,并得到了较好的划分结果.本文的算法及改进的算法都对复杂网络中社团划分的研究具有重要的参考意义.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
社团划分论文参考文献
[1].李新建,杨继红.网络中社团划分算法实现与对比研究[J].计算机与数字工程.2019
[2].刘芳.基于节点重要度的社团划分方法研究[D].内蒙古大学.2019
[3].张鹏.基于重要节点中心性的社团网络划分[D].山东大学.2019
[4].韩忠明,刘雯,李梦琪,郑晨烨,谭旭升.基于节点向量表达的复杂网络社团划分算法[J].软件学报.2019
[5].杨娟,王倩颖,郭文静.创业投资网络社团划分与社团间差异分析[J].软科学.2019
[6].张瑞红,陈云伟,邓勇.用于科学结构分析的混合网络社团划分方法述评[J].图书情报工作.2019
[7].姜昊,赵建国,冯李.基于Fast-Newman算法的网络社团分区在传送网汇聚区划分中的应用[J].信息通信.2019
[8].张猛,李玲娟.基于改进的Jaccard相似系数矩阵的社团划分算法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2018
[9].李勤敏,郭进利.基于改进凝聚算法与铁路网的社团划分[J].软件导刊.2019
[10].乔虹,田玉玲,马建芬.基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法[J].科学技术与工程.2018