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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>基于合作博弈檢測社區(qū)模型及高效計算的迭代公式

      基于合作博弈檢測社區(qū)模型及高效計算的迭代公式

      2018-01-03 | rar | 0.87 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，虛擬大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)普遍存在。社區(qū)結(jié)構(gòu)是社會網(wǎng)絡(luò)的重要特征，挖掘大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)能幫助人們了解網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和關(guān)系，從而更好的應(yīng)用這些網(wǎng)絡(luò)。因此，社區(qū)檢測具有重要的現(xiàn)實意義。本文基于合作博弈檢測社區(qū)的模型及高效計算Shapley值（SH值）的迭代公式，提出了一種以個體理性為核心的合作博弈社區(qū)檢測算法（CDCG算法）。CDCG算法包括初檢測和社區(qū)調(diào)整兩個步驟，初檢測中每個節(jié)點在不斷變化的策略環(huán)境下依據(jù)自身獲得最大SH值作出決策，經(jīng)過多輪決策后，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的SH值達(dá)到平衡狀態(tài)，初檢測結(jié)束；社區(qū)調(diào)整是利用社區(qū)內(nèi)部連接緊密、社區(qū)之間連接相對稀疏的特征對初檢測產(chǎn)生的不合理、無意義的小簇進(jìn)行調(diào)整，使得檢測得出的簇具有明顯的社區(qū)特征。為了提高算法時間效率，本文提出了無貢獻(xiàn)節(jié)點剪枝策略和已歸屬節(jié)點剪枝策略。最后通過大量實驗驗證了CDCG算法能夠自動確定最終社區(qū)劃分個數(shù)且具有較好的社區(qū)檢測效果及時間效率。

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