一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
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Candidate: Guo Qaing Supervisor: Prof. Zhang Jianpei Academic Degree Applied for: Master of Engineering Engineering Field: Computer Technology Date of Submission: April, 2013 Date of Oral Examination: June, 2013 University: Harbin Engineering University
. Keywords： community detection; overlapping community; CONGA; node splitting;
哈尔滨工程大学硕士学位论文
clustering coefficient
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
目录
第 1 章 绪论............................................................................................................................ 1 1.1 研究背景和意义 ......................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ......................................................................................................... 2 1.3 研究的内容和目标 ..................................................................................................... 5 1.4 论文结构 ..................................................................................................................... 6
Finally use the data sets which based on real network to design the algorithm simulation experiment, evaluated the algorithm on the community divided effect and the efficiency in the implementation. The experiment suggests algorithm which put forward in this paper can improve the execution efficiency, and obtain fine results of community division.
密级： 编号：
专业硕士学位论文 （工程硕士）
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
硕 士 研 究 生：郭 强 指 导 教 师：张健沛 教授 学 位 级 别：工程硕士 学 科 、 专 业：计算机技术 所 在 单 位：计算机科学与技术学院 论文提交日期：2013 年 4 月 论文答辩日期：2013 年 6 月 学 位 授 予 单 位：哈尔滨工程大学
First in this paper, found out the detailed analysis and summary about the development process of the evolution model of complex networks and the basic theory and the main features of the complex networks, according to the research object of this paper, studied about the basic characteristics and related theory of the community structure which contained in complex network. Analyzed and summarized on the main ideas and features of the existing community discovery algorithm.
作者（签字）：
日期：
年月日
哈尔滨工程大学 学位论ห้องสมุดไป่ตู้授权使用声明
本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作 的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送 交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进 行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的 全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一 署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。
第 2 章 相关理论和主要技术................................................................................................ 7 2.1 复杂网络 ..................................................................................................................... 7 2.1.1 复杂网络基本理论 .......................................................................................... 7 2.1.2 复杂网络演化 .................................................................................................. 9 2.2 社区结构 ................................................................................................................... 13 2.2.1 社区结构基本定义 ........................................................................................ 13 2.2.2 社区结构发现算法 ........................................................................................ 16 2.3 本章小结 ................................................................................................................... 20
本论文（□在授予学位后即可 □在授予学位12个月后 □解密后）由哈尔滨工程 大学送交有关部门进行保存、汇编等。
作者（签字）：
日期：
年月日
导师（签字）： 年月日
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
摘要
随着复杂网络学科的不断发展和社会通信技术的快速提高、社交类型网站的广泛使 用，使得复杂社会网络的研究不断深入，而社区结构的发现给复杂网络的研究带来了积 极的影响，所以对社区发现的研究逐渐成了当前复杂网络研究的热点。
哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明
本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。 有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注 明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。
Classified Index: U.D.C:
A Dissertation for the Professional Degree of Master （Master of Engineering）
A Overlapping Community Discovery Algorithm Based on Node Split
最后通过使用基于现实网络的数据集设计算法的仿真实验，将算法从社区划分效果 和执行效率等方面进行评价。实验结果表明，本文提出的算法提高了算法的执行效率， 并得到了较好的社区划分结果。
关键词： 社区发现；重叠社区；CONGA；节点分裂；聚类系数
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
Abstract
With continuous developing of complex network and rapid increase of social communication technology、the widely used of social network site，make the research about complex social network went further, the discovery of community structure had big effect on the research and analysis on complex network, so the research of the community discovery had gradually become a hot spot in the study of the complex network.
本文首先对复杂网络的演化模型的发展过程和复杂网络的基本理论和主要特征进 行了详细的分析和总结，针对本文的研究对象，对复杂网络中社区结构的基本特性和相 关理论进行研究。对现有的社区发现算法的主要思想和特点进行分析总结。
在对重叠社区发现算法 CONGA 算法分析研究的基础上，针对算法时间复杂度较 高，不能被应用到大型网络上的缺陷，引入了边聚类系数的概念，来取代原来算法中边 介数和点介数作为参考变量。同时结合 CONGA 算法初始节点选取的方法，在减少迭代 执行次数的同时利用边介数和点介数来发现算法的起始位置，利用边聚类系数计算节点 的分裂介数，对于需要分裂的节点，使用信息中心度来选择最佳的分裂方式。在 CONGA 算法的基础上通过使用局部的变量边聚类系数作为节点分裂的参考，减少了算法执行过 程中迭代循环的次数，从而降低算法的时间复杂度。
Based on the analysis of the discovery algorithms on overlapping communities, CONGA algorithm, introducing edge clustering coefficient instead of the edge betweenness and point betweenness in algorithm as the reference variable, according to the defect that the algorithm has a high time complexity and cannot be applied to large networks. While combined the initial node selected method in the CONGA algorithm, used the edge betweenness and point betweenness to find the starting position of the algorithm in the same time to reduce the iteration times of executions., computed nodes split betweenness by edge clustering coefficient, for the node which need to split, selected the best split mode by the information centrality. By using the local variable edge clustering coefficient as the reference node split on the basis of CONGA algorithm, reduced the times of loop iterations in the algorithm implementation process, thus reduced the time complexity of the algorithm.
分类号： UDC ：
密级： 编号：
专业硕士学位论文 （工程硕士）
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
硕士研究生 ：郭 强 指 导 教 师 ：张健沛 教授 企 业 导 师 ：肖 宏 高级工程师 工 程 领 域 ：计算机技术 论文主审人 ：杨 静 教授
哈尔滨工程大学
2013 年 4 月
分类号： U D C：
. Keywords： community detection; overlapping community; CONGA; node splitting;
哈尔滨工程大学硕士学位论文
clustering coefficient
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
目录
第 1 章 绪论............................................................................................................................ 1 1.1 研究背景和意义 ......................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ......................................................................................................... 2 1.3 研究的内容和目标 ..................................................................................................... 5 1.4 论文结构 ..................................................................................................................... 6
Finally use the data sets which based on real network to design the algorithm simulation experiment, evaluated the algorithm on the community divided effect and the efficiency in the implementation. The experiment suggests algorithm which put forward in this paper can improve the execution efficiency, and obtain fine results of community division.
密级： 编号：
专业硕士学位论文 （工程硕士）
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
硕 士 研 究 生：郭 强 指 导 教 师：张健沛 教授 学 位 级 别：工程硕士 学 科 、 专 业：计算机技术 所 在 单 位：计算机科学与技术学院 论文提交日期：2013 年 4 月 论文答辩日期：2013 年 6 月 学 位 授 予 单 位：哈尔滨工程大学
First in this paper, found out the detailed analysis and summary about the development process of the evolution model of complex networks and the basic theory and the main features of the complex networks, according to the research object of this paper, studied about the basic characteristics and related theory of the community structure which contained in complex network. Analyzed and summarized on the main ideas and features of the existing community discovery algorithm.
作者（签字）：
日期：
年月日
哈尔滨工程大学 学位论ห้องสมุดไป่ตู้授权使用声明
本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作 的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送 交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进 行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的 全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一 署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。
第 2 章 相关理论和主要技术................................................................................................ 7 2.1 复杂网络 ..................................................................................................................... 7 2.1.1 复杂网络基本理论 .......................................................................................... 7 2.1.2 复杂网络演化 .................................................................................................. 9 2.2 社区结构 ................................................................................................................... 13 2.2.1 社区结构基本定义 ........................................................................................ 13 2.2.2 社区结构发现算法 ........................................................................................ 16 2.3 本章小结 ................................................................................................................... 20
本论文（□在授予学位后即可 □在授予学位12个月后 □解密后）由哈尔滨工程 大学送交有关部门进行保存、汇编等。
作者（签字）：
日期：
年月日
导师（签字）： 年月日
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
摘要
随着复杂网络学科的不断发展和社会通信技术的快速提高、社交类型网站的广泛使 用，使得复杂社会网络的研究不断深入，而社区结构的发现给复杂网络的研究带来了积 极的影响，所以对社区发现的研究逐渐成了当前复杂网络研究的热点。
哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明
本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。 有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注 明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。
Classified Index: U.D.C:
A Dissertation for the Professional Degree of Master （Master of Engineering）
A Overlapping Community Discovery Algorithm Based on Node Split
最后通过使用基于现实网络的数据集设计算法的仿真实验，将算法从社区划分效果 和执行效率等方面进行评价。实验结果表明，本文提出的算法提高了算法的执行效率， 并得到了较好的社区划分结果。
关键词： 社区发现；重叠社区；CONGA；节点分裂；聚类系数
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
Abstract
With continuous developing of complex network and rapid increase of social communication technology、the widely used of social network site，make the research about complex social network went further, the discovery of community structure had big effect on the research and analysis on complex network, so the research of the community discovery had gradually become a hot spot in the study of the complex network.
本文首先对复杂网络的演化模型的发展过程和复杂网络的基本理论和主要特征进 行了详细的分析和总结，针对本文的研究对象，对复杂网络中社区结构的基本特性和相 关理论进行研究。对现有的社区发现算法的主要思想和特点进行分析总结。
在对重叠社区发现算法 CONGA 算法分析研究的基础上，针对算法时间复杂度较 高，不能被应用到大型网络上的缺陷，引入了边聚类系数的概念，来取代原来算法中边 介数和点介数作为参考变量。同时结合 CONGA 算法初始节点选取的方法，在减少迭代 执行次数的同时利用边介数和点介数来发现算法的起始位置，利用边聚类系数计算节点 的分裂介数，对于需要分裂的节点，使用信息中心度来选择最佳的分裂方式。在 CONGA 算法的基础上通过使用局部的变量边聚类系数作为节点分裂的参考，减少了算法执行过 程中迭代循环的次数，从而降低算法的时间复杂度。
Based on the analysis of the discovery algorithms on overlapping communities, CONGA algorithm, introducing edge clustering coefficient instead of the edge betweenness and point betweenness in algorithm as the reference variable, according to the defect that the algorithm has a high time complexity and cannot be applied to large networks. While combined the initial node selected method in the CONGA algorithm, used the edge betweenness and point betweenness to find the starting position of the algorithm in the same time to reduce the iteration times of executions., computed nodes split betweenness by edge clustering coefficient, for the node which need to split, selected the best split mode by the information centrality. By using the local variable edge clustering coefficient as the reference node split on the basis of CONGA algorithm, reduced the times of loop iterations in the algorithm implementation process, thus reduced the time complexity of the algorithm.
分类号： UDC ：
密级： 编号：
专业硕士学位论文 （工程硕士）
一种基于节点分裂的重叠社区发现算法
硕士研究生 ：郭 强 指 导 教 师 ：张健沛 教授 企 业 导 师 ：肖 宏 高级工程师 工 程 领 域 ：计算机技术 论文主审人 ：杨 静 教授
哈尔滨工程大学
2013 年 4 月
分类号： U D C：