检索结果-南通市图书馆

电子学报 2019年第2期47卷 257-265页

作者：李政廉吉立新黄瑞阳兰巨龙国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450003

重叠社团在社交网络大数据中普遍存在.针对现有重叠社团挖掘算法易将重叠区域错误地划分为独立的社团且计算复杂的问题,提出了一种基于局部信息度量的快速重叠社团挖掘算法(Local information based Fast Over-lapped Communities Detec... 详细信息

重叠社团在社交网络大数据中普遍存在.针对现有重叠社团挖掘算法易将重叠区域错误地划分为独立的社团且计算复杂的问题,提出了一种基于局部信息度量的快速重叠社团挖掘算法(Local information based Fast Over-lapped Communities Detection,Li-FOCD).首先,为节点定义局部信息度量指标——社团连接度和邻居连接度,建模节点与社团的关系,缩小了计算范围;然后,每次并行地迭代执行缩减、扩展、去重等操作,并更新局部度量指标,通过松弛每次迭代的终止条件,发现近似最优社团集合而不是最优社团,最终算法复杂度为O(m+n).基于真实的大规模社交网络数据的试验分析表明:与当前流行的重叠社团挖掘算法相比,Li-FOCD在不损失检测质量的前提下,大幅提升了计算效率.

关键词：重叠社团挖掘局部信息社团连接度邻居连接度

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基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法

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计算机系统应用 2018年第6期27卷 146-150页

作者：王林饶仁杰西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要... 详细信息

针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序,减少标签不必要的更新.在标签传播过程中,根据节点相似性重新设计标签的更新策略,提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验,实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性.

关键词：复杂网络重叠社团挖掘多标签传播算法 LeaderRank算法节点相似性

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软件网络社团划分及模块重叠结构的分析与研究

软件网络社团划分及模块重叠结构的分析与研究

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作者：郝晨谦燕山大学

学位级别：硕士

由于计算机软件的发展,软件规模越来越大,软件的内部结构也越来越复杂。软件的维护优化成本和有限的人力物力之间的矛盾日益严重。软件的模块化是解决软件复杂性,降低复杂的软件系统开发的一条很好的途径。软件社团结构的挖掘,对识别软... 详细信息

由于计算机软件的发展,软件规模越来越大,软件的内部结构也越来越复杂。软件的维护优化成本和有限的人力物力之间的矛盾日益严重。软件的模块化是解决软件复杂性,降低复杂的软件系统开发的一条很好的途径。软件社团结构的挖掘,对识别软件的设计模式,控制软件的开发以及软件的维护,软件安全、优化软件结构等方面具有重要意义。首先,利用软件中函数之间的调用关系,对软件进行抽象生成软件运行时的网络模型。根据对软件运行时的不同输入与不同参数,生成多种软件网络初级模型。并依据相应方法,将初级模型进行整合。尽量的保留软件执行时的网络特征,构建新的软件网络模型。其次,本文将复杂网络模型引入软件中,通过复杂网络的分析技术以及相关算法,并考虑软件的“高内聚,低耦合”的特性。对软件网络进行社团划分,得到软件的内部模块结构。本文利用软件在执行中生成的执行路径,提出ND值用于计算在软件网络中两个节点之间的依赖度。并且根据依赖度提出SLCA算法,对软件网络的模块进行划分。分析同一软件的不同版本之间模块度变化以及变化规律。反映软件的设计特点。最后,寻找软件结构中模块之间重叠的结构,基于软件网络节点直接的依赖度和节点中心度,对软件网络重叠结构挖掘。重叠结构往往关联着多个模块,负责这模块之间的交互,可能是软件的薄弱点,很容易遭到攻击。针对于这些重叠结构的优化,可以提高软件中的结构的模块化以及安全性等。所以本文利用复杂网络中的重叠社团挖掘算法,依据节点中心度和节点间的依赖度,提出SOCM算法寻找其中的重叠结构,并对其进行分析从中发现软件的特征。

关键词：复杂网络社团挖掘软件网络重叠社团挖掘

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