1、派系技术相结合的方式来发现重叠社团。基于标签的重叠的社团发现算法，往往是基于以下两种主要的思想第种是通过改进标签的更新方法，从而改善算法的社团划分效果；第二种是在标签技术中添加其他的技术思想来改善算法的社团划分效果。下面分别简要介绍这三种基于标签的重叠社团发现算法。在提出了重叠社团发现算法，该算法是由算法,扩展而来的种应用于重叠社团发现的方法，也是是最早被提出的基于标签的重叠社团的发现算法。该算法和算法样简单高效。该算法的核心思想是网络中的每个节点可以拥有多个有权值的标签，我们在根据权值的大小更新标签，最后，若节点有相同标签，就认为属于同个社团，从而得到网络的社团划分结构。如果个节点有多个标签，那么它在多个分组中就都有参与度，从而发现重叠社团。该算法虽然简洁高效，但是需要事先知道每个节点最多属于几个社团，这个参数在实际网络中很。

2、攻读硕士学位期间取得的研究成果图目录图目录图简单网络的社团结构图层次聚类树图模块度和层次聚类树关系图图实现原理流程图图模型构建描述图图算法参数估计流程图图算法估计参数流程图图期刊引用网络对数似然函数社团数量关系图图期刊引用网络对数似这类算法的基本执行步骤如下初始化网络。将整个网络作为个包含所有节点的社团。计算节点对之间的关联度。删除边。首先对节点对之间的关联度进行排序，排序规则为由小到大，然后根据关联度的排序结果依次删除对应节点对之间的连接边，删除边的结果是形成了个树状图。满足了社团划分的停止条件时，停止删除节点之间的边。网络分裂终止时的连通图构成了最终的网络社团划分结构。层次聚类方法的优点是，该方法能够得到网络的最佳社团数量以及社团的大小，不需要划分之前来假设这两个未知的数据，弥补了谱平均法只能划分成两个社团的不足。但是由于。

3、法并不能适用于大型网络。此外，算法只能对无向无权网络进行非重叠社团划分，网络适用范围小信息挖掘量少，因此算法随着社交网络的发展具有的实际意义也越来越小。电子科技大学硕士学位论文模块度社团数量图模块度和层次聚类树关系图基于标签的社团发现算法基于标签的社团发现算法最早是由提出来的算法它采用传递标签的方式，仅仅依靠社交网络本身的标签以及结构来进行社团划分，而不使用预先设定好的参数，从而得到时间复杂度近似于线性的的社团发现算法。相对于谱平均法层次聚类等算法，算法有很多优点，它能够得到网络划分社团的数量和每个社团的大小。但是该算法是种非重叠的社团发现算法，使得算法在实际网络中的应用并不广泛。但是由算法能够扩展出多种重叠社团的发现算法，例如算法,算法,算法,等。其中，算法和算法使用多个标签来对网络进行重叠社团划分，而算法采用的是标签技术和。

4、目录目录第章绪论研究背景研究意义研究现状本文研究内容本文章节安排第二章社交网络社团发现算法综述传统社交网络社团发现算法谱平均法算法层次聚类算法算法基于标签的社团发现算法基于统计推理的社团发现方法种植分区模型对称联合链接模型混合隶属度随机块模型本章小结第三章加权混合隶属度随机块模型建立模型模型构建合理性社团指示向量的分布选择混合隶属度的分布选择模拟观测网络参数估计预备知识似然函数最大似然估计不等式算法算法目录算法基于算法的模型参数估计本章小结第四章在实际网络中的应用社团划分度量标准网络可视化模块度节点划分准确率实验结果展示与分析期刊引用网络实验分析博文转发网络实验分析数据选择依据博文转发网络节点选择应用于博文转发网络实验结果分析应用于无权博文转发网络实验结果分析和结果对比与分析本章小结第五章总结与展望工作总结工作展望致谢参考文献。

5、相同形状的节点构成了个社团，得到对应最大模块度的社团划分。通常情况下模块度只有个极大值。由以上分析可以知道，用模块度作为度量值的算法的思想描述如下定义边介数，根据边介数的定义计算该网络中的边对源节点的边介数的值。选出边介数值较高的边，按照边介数由大到小的顺序移除这些边，每当分裂出新的社团时，重新计算网络的模块度的值，并且记录与该模块度的值所对应的网络划分结构。根据边介数的定义，重新计算剩余的边对于源节点的边介数值。重复步骤和步骤，直到将网络中所有边都移除得到网络的社团划分结果。算法是从网络的全局结构出发来识别网络社团，同时模块度的出现，使得算法能够评判网络划分的性能，也能得到非常准确的划分结果，因此掀起了股社团发现算法研究的热潮。但是，该算法缺点是速度慢，计算量大，当移除条边时，算法的时间复杂度就达到，最坏的情况下达到，所以算。

6、难预先知道，而且，使用不同的值，该算法得第二章社交网络社团发现算法综述到的结果并不相同，使得算法对大型网络的社团划分效果并不理想。算法,是借鉴了派系技术，该算法的基本思想为首先找到整个网络的派系，由派系构建派系网络，并且以个派系作为标签的最小单位，再使用算法，对网络进行社团划分。因为派系之间可能是重叠的，所以该算法能够对网络进行重叠社团划分。通过实验结果可知，该算法能够得到较好的社团划分结果。算法把基于标签的算法和派系算法结合起来，继承了这两种算法的优势，然而该算法也有这两种算法的不足之处。算法首先要寻找派系，这使得时间复杂度高，只能应用于小型网络。此外，算法使用的是算法来传递标签，划分过程不够稳定。等人在年提出了算法它是种由算法扩展而来的应用于重叠社团划分算法，和算法的改进思路相似，也是通过改动标签的更新策略，达到重叠社团划。

7、凝聚活分裂终止条件的不确定性，层次聚类算法对于社团区结构已知的网络具有较好的划分效果。然而，对于事先不知道社团结构的网络来说，层次聚类算法的效果通常也并不理想。算法算法是最为经典的社团发现算法之，是由和在年提出，并引发了社团发现算法的股热潮。它属于种基于分裂思想的的社团划分算法。基本思想是对于网络中的边都定义个称为边介数的度量标准，然后按照边介数从大到小的顺序逐步从网络中删除相对应的边，并且在删除边的过程中需要重新计算网络中剩余边的边介数，直到网络中所有的边都被删除为止。边介数是个人为的定义，边对于源节点的边介数指的是从源节点出发进行以宽度优先的搜索，统计经过这条边的最短路径，这个最短路径数目认为是边对于节点的边介数；边对于所有源节点的边介数指的是每条边相第二章社交网络社团发现算法综述对于所有节点的边介数之和。假设网络可划分为。

8、混合隶属度随机块模型,社团发现方法不仅能够对有向无权网络进行重叠社团划分，而且能定量得到节点在各个社团中的隶属度，受到广泛的关注。然而，现有并不适用于加权网络，也没有衡量节点社团划分正确性的判断方法，这在定程度上限制了其应用范围。因此本文通过研究现有的社交网络社团发现方法，分析各自的优点与不足，提出了基于的有向加权网络的重叠社团划分方法。文章的主要工作如下在的基础上提出了种对有向加权社交网络进行重叠社团划分方法，称之为加权混合隶属度随机块模型,社团发现方法。该方法首先通过建立统计模型来模拟观测网络，再利用最大似然准则估计模型中的参数，根据参数，也就是节点的混合隶属度，就能够对网络进行社团划分。由于参数的似然函数复杂度极高，传统的最大似然估计方法无法得到参数的估计值，因此采用变分期望最大值,算法来估计参数。提出了针对混合隶属度随。

9、个社团，那么重复计算网络中每条边对于所有源节点的边介数并删除相应边，计算次后，就能够得到社团划分结果。但是最初的算法没有用来衡量网络划分质量的度量，而往往我们又不能事先知道网络的社团数量，因此早期的算法应用并不广泛。为了解决这个问题，又提出了具有模块度的算法，带有模块度的算法可以利用模块度函数来控制网络何时终止分裂。模块度函数的定义如下其中，假设网络的社团数量是，矩阵是元素为,的个的对称矩阵，为连接社团内的节点与社团内的边和网络中其他边之间的比例。表示向量的元素之和。该模块度是衡量无向无权网络的社团划分标准。图展示的是网络社团划分和模块度之间的关系，该图左侧所示的是个网络的树状图，这个图表示了该网络所有可能的社团划分结构，而对应最大模块度的社团结构是最为合理的，根据模块度最大的原则，采用图中虚线用来分裂网络，。

10、方法将社团发现问题转化为贝叶斯推理问题，再利用统计学理论和观测到的网络数据来获得数据集特征，从而对网络进行社团划分。这种统计建模的方法具有可靠的概率理论基础，并且能够对社交网络进行准确的社团划分，所以这种方法已经成为社团发现方法中的个重要组成部分。常见的统计推理模型有种植分区模型对称联合链接模型混合隶属度随机块模型等，本小节简要介绍这几种模型的建模过程及用来社团发现的推理方法。种植分区模型种植分区模型是种基于节点社团的摘要摘要社交网络的个重要特征是具有社团结构，社团结构在宏观上有助于深入理解网络的拓扑特性和本质，微观上有助于探索网络中用户的行为特点以及用户之间的逻辑关系，同时也能发现信息在网络中的传播特性。因此，寻找社交网络的社团结构也变得尤为重要。早期的社交网络社团发现方法大多只能对无权或无向的社交网络进行非重叠的社团划分，。

11、机块模型的节点划分正确性评判方法。该方法首先通过混合隶属度得到各个社团对节点的边占有量，然后判断通过边占有量为节点选出的社团与混合隶属度是否致，若致就认为该节点划分是正确的，否则认为节点划分错误。将应用于期刊引用网络，展示并分析社团划分结果，通过和基于边方向信息抽取的社团划分方法相对比，说明不仅能正确划分社团，还有能定量的得到节点和社团之间亲密度的优势。使用网络爬虫技术获取新浪微博部分用户的博文转发数据，分别用和对用户进行社团划分，并通过可视化的方法显示网络社团结构。实验结果首先表明了中参数的对数似然函数能够收敛；然后，通过似然函数最大值能找出网络的最佳社团数量；最后通过对比和的社团划分结果，结合可视化结果，得到的节点划分准确率和摘要社团结构的模块度都优于。关键字社交网络，社团发现，加权混合隶属度随机块模型，变分期望最大算法,。

12、分的目的。算法在算法的基础上增加了交叉社团和重复社团的发现功能。在中，每个节点只持有个标签并通过采纳相邻节点的多数标签来更新自身的标签。而在算法中，每个节点可以是听众或者说话者，这两个角色根据该节点是信息的提供者还是信息的消费者来相互转换。算法中每个节点可以拥有多个标签，传播出现频率最高的那个标签，经过处理得到节点最终所属的社团。由于每个节点的标签出现频率并不关联，网络的社团划分结果也有定的不稳定性。改进后的标签传播算法能够根据节点的标签数量得知节点隶属的社团数量，从而发现重叠社团，但是该方法的缺点是我们无法得到节点具体在每个社团中的活跃程度。基于统计推理的社团发现方法近年来出现了些通过建模对社交网络进行社团划分的方法。这类方法的中心思想是首先根据实际网络建立统计学模型，根据模型模拟观测网络，利用实际观测到的网络数据和统计学的。

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