基于密度的半監(jiān)督復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法研究.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是由大量節(jié)點以及節(jié)點之間縱橫交錯的關(guān)系共同構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其廣泛存在于自然界和社會系統(tǒng)中，研究發(fā)現(xiàn)，社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特性之一。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類的目的是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的社區(qū)結(jié)構(gòu)，從而揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在屬性，對現(xiàn)實系統(tǒng)具有重要的指導(dǎo)意義。
　　本文首先在研究密度聚類算法的基礎(chǔ)上，針對其無法有效利用先驗知識的問題給出了半監(jiān)督密度聚類算法。算法通過約束對集合來表示先驗知識，根據(jù)Must-link的對稱性和傳遞性對先驗知識進(jìn)

2、行擴展從而得到所有隱含的約束信息，算法在約束關(guān)系的指導(dǎo)下修改密度聚類算法的節(jié)點劃分規(guī)則進(jìn)而得到滿足聯(lián)通性和最大性的社區(qū)結(jié)構(gòu)，提高聚類準(zhǔn)確率。其次，在研究半監(jiān)督聚類算法的基礎(chǔ)上，針對其無法自主獲取先驗知識的問題給出了主動密度聚類算法。算法通過比較節(jié)點之間相似度的極值來獲取監(jiān)督信息，通過盡可能少的代價來覆蓋全部社區(qū)及其邊界信息。將這部分主動約束信息引入到半監(jiān)督密度聚類算法中，以提高隨機半監(jiān)督密度聚類算法的聚類準(zhǔn)確率。最后，通過仿真實驗驗證本