复杂网络社区结构划分算法研究

网络社区划分算法

网络社区划分算法 目录 ? 1 简介 ? 2 构建一个点击流网络 ? 3 网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ? 4 拓扑分析 o 4.1 计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2 计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3 计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4 通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5 通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ? 5 流分析 o 5.1 随机游走算法Walk Trap o 5.2 标签扩散算法label propagation o 5.3 流编码算法 the Map Equation o 5.4 流层级算法 Role-based Similarity ? 6 总结 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间（例如一天）访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。

各种聚类算法及改进算法的研究

论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对

大型复杂网络中的社区结构发现算法

—92— 大型复杂网络中的社区结构发现算法 胡 健1，董跃华1，杨炳儒2 (1. 江西理工大学信息工程学院，赣州 341000；2. 北京科技大学信息工程学院，北京 100083) 摘 要：在大型复杂网络中自动搜寻或发现社区具有重要的实际应用价值。该文把超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对于简单图的社区结构发现，引入边聚集系数的概念，提出基于边聚集系数的社区发现算法。将安然邮件数据集作为测试数据集，通过算法对比分析，证明该算法在时间复杂度上可以提高一个数量级。 关键词：边聚集系数；社区结构；社区发现 Community Structure Discovery Algorithm in Large and Complex Network HU Jian 1, DONG Yue-hua 1, YANG Bing-ru 2 (1. Faculty of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000; 2. School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083) 【Abstract 】The automatic search and community discovery in large and complex network has important practical applications. This paper applies the hypergraph based model and cluster algorithm in community structure discovery, introduces the concept of Edge Clustering Coefficient(ECC) to community structure discovery of simple graph and proposes an algorithm of community discovery based on ECC. Enron e-mail data sets are test data sets, through comparative analysis of algorithm, to prove that this algorithm can significantly improve the time complexity. 【Key words 】Edge Clustering Coefficient(EBB); community structure; community discovery 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第19期 Vol.34 No.19 2008年10月 October 2008 ·网络与通信· 文章编号：1000—3428(2008)19—0092—02 文献标识码：A 中图分类号：TP301.6 1 概述 复杂网络中社区发现(community finding)的研究起源于 社会学的研究工作。能够在大型复杂网络中自动搜寻或发现“社区”具有重要的实际应用价值[1]，如社会网络中的社区可能代表的是根据兴趣或背景而形成的真实的社会团体，引文网络中的社区或许代表的是针对同一主题的相关论文，万维网中的社区或许就是讨论相关主题的若干网站，而生物化学网络或者电子电路网络中的社区可能就是某一类功能单元。发现这些网络中的社区有助于更有效地理解和开发这些网络。与社区发现相关的成熟理论包括图论以及模式识别。Wu 和Huberman 的研究成果[2]以及Newman 和Girvan 的研究成果[3]使得复杂网络中的社区发现成为近几年复杂网络领域的一个研究热点并形成了复杂网络中的一个重要研究方向。Newman 和Girvan 把社区发现问题定义为将网络节点划分成若干组，使得组内的节点之间连接比较稠密而不同组节点之间的连接则比较稀少。Newman 和Girvan 在其研究中提出了基于边介数(edge betweenness)概念的分割方法，尽管该方法计算量很大，但由于其性能优越而成为社区发现研究的重要参考模型。 对于一般简单图的社区发现，也可以称之为基于图的聚类，把具有相同或者相似属性的有共性的节点聚合到一起，形成一个个的聚类[2]。这方面的方法有很多，最常用的有G-N 算法、谱二分法和层次聚类法。 尽管人们对复杂网络的社区发现问题已进行了大量的研究，但是仍然存在一些目前无法解决的基本问题[4]，如社区的概念虽然大量使用，但却缺少严格的数学定义；大多数社区发现算法虽然性能优越，但所需要的计算量却很大；更为 关键的是，很多算法不是针对异构数据集。这说明复杂网络中社区发现的研究还远没有成为体系，还有很多工作待完善。 2 边的聚集系数定义 为了刻画描述一个网络，通常有这样几个角度，一个是这个网络中点与点之间的距离以及整个网络的平均距离；另一个是每个节点的度以及整个网络的平均的度；还一个就是节点之间聚集的情况，点的聚集系数这个概念是用来体现对于某个节点A 来讲，如果B 和C 都是A 的邻接点(朋友关系)，那么B 和C 两者之间也有邻接(朋友)的可能性。 定义1 某节点n 的聚集系数(node clustering coefficient) ()C n 如下定义： (1)假设某节点n 的度是k ，则该节点的这些邻居之间可能形成边的最大数是： ()(1)/2T n k k =? (2)()E n 表示图中这些邻居之间实际的边的个数，则 ()()/()C n E n T n = 定义2 一个网络的聚集系数为这个网络中节点的聚集系数的平均值。 如图1所示，节点1的度为5，所以与它相连接的5个顶点之间最多存在54/210×=条边；而实际上另外5个顶点相互之间存在6条边，所以节点1的聚集系数是6/100.6=。 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60675030) 作者简介：胡 健(1967－)，男，副教授、博士，主研方向：数据挖掘，智能信息检索；董跃华，副教授；杨炳儒，教授、博士生导师 收稿日期：2008-08-01 E-mail ：euguenehu@https://www.docsj.com/doc/0c4455367.html,

PAM聚类算法的分析与实现

毕业论文（设计）论文（设计）题目：PAM聚类算法的分析与实现 系别： 专业： 学号： 姓名： 指导教师： 时间：

毕业论文（设计）开题报告 系别:计算机与信息科学系专业:网络工程 学号姓名高华荣 论文（设计）题目PAM聚类算法的分析与实现 命题来源□√教师命题□学生自主命题□教师课题 选题意义(不少于300字): 随着计算机技术、网络技术的迅猛发展与广泛应用，人们面临着日益增多的业务数据，这些数据中往往隐含了大量的不易被人们察觉的宝贵信息，为了得到这些信息，人们想尽了一切办法。数据挖掘技术就是在这种状况下应运而生了。而聚类知识发现是数据挖掘中的一项重要的内容。 在日常生活、生产和科研工作中，经常要对被研究的对象经行分类。而聚类分析就是研究和处理给定对象的分类常用的数学方法。聚类就是将数据对象分组成多个簇，同一个簇中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较大的差异性。 在目前的许多聚类算法中，PAM算法的优势在于：PAM算法比较健壮，对“噪声”和孤立点数据不敏感；由它发现的族与测试数据的输入顺序无关；能够处理不同类型的数据点。 研究综述(前人的研究现状及进展情况，不少于600字): PAM（Partitioning Around Medoid,围绕中心点的划分）算法是是划分算法中一种很重要的算法，有时也称为k-中心点算法，是指用中心点来代表一个簇。PAM算法最早由Kaufman和Rousseevw提出，Medoid的意思就是位于中心位置的对象。PAM算法的目的是对n个数据对象给出k个划分。PAM算法的基本思想：PAM算法的目的是对成员集合D中的N个数据对象给出k个划分，形成k个簇，在每个簇中随机选取1个成员设置为中心点，然后在每一步中，对输入数据集中目前还不是中心点的成员根据其与中心点的相异度或者距离进行逐个比较，看是否可能成为中心点。用簇中的非中心点到簇的中心点的所有距离之和来度量聚类效果，其中成员总是被分配到离自身最近的簇中，以此来提高聚类的质量。 由于PAM算法对小数据集非常有效，但对大的数据集合没有良好的可伸缩性，就出现了结合PAM的CLARA（Cluster LARger Application）算法。CLARA是基于k-中心点类型的算法，能处理更大的数据集合。CLARA先抽取数据集合的多个样本，然后用PAM方法在抽取的样本中寻找最佳的k个中心点，返回最好的聚类结果作为输出。后来又出现了CLARNS（Cluster Larger Application based upon RANdomized

网络社区划分方法及评价

网络社区划分方法及评价 【摘要】网络社区结构是社会网络最普遍和最重要的拓扑属性之一，其特点是，同一社区内的节点连接密集，不同社区间的节点连接稀疏。揭示网络社区结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义，在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用。本文主要从网络社区划分的起源、常见的社区划分方法及社区评价准则等三个方面介绍网络社区划分研究的相关工作。 【关键词】复杂网络；网络社区；社区划分；社会网络分析；社区的评价；局部社区划分 0.引言 网络科学将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为连接，那么系统就构成了一个具有复杂连接关系的网络。然而，近几年的实证研究表明，这些看似毫不相干的且形态各异的真实系统的拓扑抽象都具有某些共同的拓扑性质，如小世界与无标度特性等等。由于它们所表现出来的拓扑性质与随机网络、规则网络等有着天壤之别，且节点众多，因此被称为复杂网络。目前，复杂网络成为技术、生物乃至社会各类复杂系统的非常一般的抽象方法与描述骨架，相关研究成为重要的学科交叉研究前沿。 所谓社区(community)即指网络的内聚子图，其基本特征表现为子图内部链接丰富，不同子图之间连接相对稀少。 1.常见网络社区划分方法 1.1基于优化思想的算法 基于优化思想的算法将复杂网络社区划分转化为优化问题，通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的社区结构。比如K-L算法、谱平分法、随机游走(Random Walks)算法和派系过滤(CMP)算法等。这些算法的突出优点是速度比较快，效率显著。但是缺点也很突出，这一类算法都需要知道网络社区的数目，甚至KL算法还需要知道每个社区中各有多少节点，才能正确划分。这显然不适于网络未知社区的探索。 1.2社会网络分析方法 源于社会网络分析中寻找社区结构的传统算法，主要基于分级聚类思想，按照各个节点之间连接的相似性或者强度，把网络自然地划分为各个子群。其具体实现方式又有两种：其一是往网络中添加边，即凝聚方法(agglomerative method)；其二是又从网络中移除边，即分裂方法(divisive method)。凝聚方法的基本思想是基于网络中节点某种相似性分层进行聚类的。初始时，每个节点为一个社区，然

基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研究

基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研 究 第39卷第4期 2009年7月 河南大学(自然科学版) JournalofHenanUniversity(NaturalScience) V o1.39NO.4 Ju1.2009 基于k—means聚类算法的试卷成绩分析研究 谭庆' (洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022) 摘要:研究_rk-means聚类算法,并将此算法应用于高校学生试卷成绩分析中.首先对数据进行了预处理,然后 使用k-means算法,对学生试卷成绩进行分类评价.用所获得的结果指导学生的学习和今后的教学工作. 关键词:数据挖掘;聚类;k-means算法;试卷成绩 中圈分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1003—4978(2009)04—0412—04 AnalysisandResearchofGradesofExaminationPaper BasedonK—meansClusteringAlgorithm TANQing (Acaderny.l,InformationTechnologY,LuoyangNormalUniversity,LuoyangHenan47102 2,China) Abstract:Thispaperresearcheslhekmeansclusteringalgorithmandappliesittotheanalysiso fthegradedataof examinationpaperofhighereducationschoolSstudents.Firstly,itpreprocessesthedatabefor eminingThen,it usesthek—

基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要

第24卷第5期 2007年5月 计算机应用研究 Application Resea心h of Computers V01.24.No.5 Mav 2007 基于聚类分析的K—means算法研究及应用爿: 张建萍1,刘希玉2 (1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.山东师范大学管理学院,山东济南250014 摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K.means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。 关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法 中图分类号:TP311文献标志码:A 文章编号:1001—3695(200705—0166-03 Application in Cluster’s Analysis Is Analyzed in Children DeVelopment Period ZHANG Jian—pin91,UU Xi—yu。 (1.coz比伊矿,咖mo砌n 5c掂Me&E蟛袱^增,|s胁础增Ⅳo丌mf‰洫瑙毋,五n 帆5^a蒯D昭250014,吼i胁;2.cozz学矿讹加舻删眦, s^0n幽凡g舳丌Mf‰i孵璐匆,^加n乩。砌。昭250014,傩iM Abstract: nis paper passed cluster’s analysis and its algorithm corTectly,compared

these algorithm perfbrnlances f}om a lot of respects,and explained that cluster analysis excavates the practice application of in datum further to come through software and impmved K—means aIgorithm,cIuster of analysis at the same time practise appIication. Key words:data mining; cluster analysis; database; cluster algorithm 随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是数据库技 术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识, 从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。数据挖掘…又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database,KDD,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。目的是在大量的数据中发现人们感兴趣的知识。 常用的数据挖掘技术包括关联分析、异类分析、分类与预测、聚类分析以及演化分析等。由于数据库中收集了大量的数据,聚类分析已经成为数据挖掘领域的重要技术之一。 1问题的提出 随着社会的发展和人们生活水平的提高,优育观念嵋一。逐渐渗透到每个家庭,小儿的生长发育越来越引起家长们的重视。中国每隔几年都要进行全国儿童营养调查,然而用手工计算的方法在大量的数据中分析出其中的特点和规律,显然是不现实的,也是不可行的。为了有效地解决这个问题,数据挖掘技术——聚类分析发挥了巨大的作用。 在数据挖掘领域,聚类算法经常遇到一些问题如聚类初始点的选择H J、模糊因子的确定‘5o等,大部分均已得到解决。现在的研究工作主要集中在为大型的数据库有效聚类分析寻找适当的方法、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有效性以及高维数据聚类技术等方面。本文通过对聚类分析算法的分析并重点

系统聚类分析方法

系统聚类分析方法 聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。 常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。 1. 聚类要素的数据处理 假设有m 个聚类的对象，每一个聚类对象都有个要素构成。它们所对应的要素数据可用表3.4.1给出。（点击显示该表）在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种。 ①总和标准化 ②标准差标准化

③极大值标准化 经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1。 ④极差的标准化 经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。 2. 距离的计算 距离是事物之间差异性的测度，差异性越大，则相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和基础。 ①绝对值距离

选择不同的距离，聚类结果会有所差异。在地理分区和分类研究中，往往采用几种距离进行计算、对比，选择一种较为合适的距离进行聚类。

例：表3.4.2给出了某地区九个农业区的七项指标，它们经过极差标准化处理后，如表3.4.3所示。 对于表3.4.3中的数据，用绝对值距离公式计算可得九个农业区之间的绝对值距离矩阵：

3. 直接聚类法 直接聚类法是根据距离矩阵的结构一次并类得到结果。 ▲ 基本步骤： ①把各个分类对象单独视为一类； ②根据距离最小的原则，依次选出一对分类对象，并成新类；③如果其中一个分类对象已归于一类，则把另一个也归入该类；如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类；每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行；④那么，经过m-1次就可以把全部分类对象归为一类，这样就可以根据归并的先后顺序作出聚类谱系图。 ★直接聚类法虽然简便，但在归并过程中是划去行和列的，因而难免有信息损失。因此，直接聚类法并不是最好的系统聚类方法。 [举例说明]（点击打开新窗口，显示该内容） 例：已知九个农业区之间的绝对值距离矩阵，使用直接聚类法做聚类分析。 解： 根据上面的距离矩阵，用直接聚类法聚类分析：

网络社区划分算法

网络社区划分算法 目录 ?1简介 ?2构建一个点击流网络 ?3网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ?4拓扑分析 o 4.1计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ?5流分析 o 5.1随机游走算法Walk Trap o 5.2标签扩散算法label propagation o 5.3流编码算法 the Map Equation o 5.4流层级算法 Role-based Similarity ?6总结 []简介 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间内访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间内（例如一天）内访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天内的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。 这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之内用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。

聚类分析及算法研究

聚类分析及算法研究 公允价值计量属性的应用 ——以我国金融行业为例 赵婷 （重庆理工大学会计学院，重庆400054） 公允价值对金融行业的影响不容忽视。以我国金融行业A股上市公司2015年年报披露的信息为基础，分析了当前公允价值计量的应用意义；同时，阐述了金融行业运用公允价值计量的现状。结果表明，公允价值计量属性对金融行业资产的计量极其重要，可以帮助提高行业信息的相关性，有助于投资者了解金融市场动态。 标签：公允价值；金融行业；会计信息质量 1引言 随着经济的发展，国家在不断地修订会计准则，会计政策也随之产生巨大的变化，而会计政策的每一次变动，都对处于该经济背景下的企业产生了深远的影响。有学者认为，经济环境的变化将持续不断地影响着会计政策的选取，而如何在历次的变化中觉察会计政策变化的轨迹与特征，并利用其具有的特征和轨迹做出有利于企业经营管理的决策，应是我们重点关注的领域，而公允价值计量属性是会计政策的内容之一。 2公允价值计量属性的应用意义 公允价值计量属性对我国金融资产的计量影响深远。美国历史上著名的“储蓄与贷款危机”表明：企业若以公允价值对储蓄和贷款款项进行计量，能够及时的向大众传达企业已经资不抵债的现状，有助于减少投资者的损失，反之，企业若自欺欺人的认为自身资金实力雄厚，偿债能力较强，会误导外部投资者与政府监管部门而使企业和社会蒙受了巨大的损失。随着市场经济的发展，企业经营业务不断的扩张，越来越多的公司开展股票、债券等金融产品的交易，市场活跃程度加强，历史成本计量属性已不符合广大投资者的需求，急需“公允价值”入驻进行恰当的补充。 3金融行业公允价值计量属性应用现状 表12015年金融业A股上市公司年报披露公允价值变动损失最大的前十家公司及原因

大数据聚类算法研究(汽车类的)

大数据聚类算法研究（汽车类的） 摘要：本文分析了汽车行业基于不同思想的各类大数据聚类算法，用户应该根 据实际应用中的具体问题具体分析，选择恰当的聚类算法。聚类算法具有非常广 泛的应用，改进聚类算法或者开发新的聚类算法是一件非常有意义工作，相信在 不久的将来，聚类算法将随着新技术的出现和应用的需求而在汽车行业得到蓬勃 的发展。 关键词：汽车；大数据；聚类算法；划分 就精确系数不算太严格的情况而言，汽车行业内对各种大型数据集，通过对 比各种聚类算法，提出了一种部分优先聚类算法。然后在此基础之上分析研究聚 类成员的产生过程与聚类融合方式，通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心，在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合，从而使算法的计算准度加以提升。通过不断的实验，我们可以感受到优化之后算法的显著优势，这不仅体现在 其可靠性，同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现。 一、汽车行业在大数据时代有三个鲜明的特征 1、数据全面数字化，第一人的行为数字化，包括所有驾驶操作、每天所有的行为习惯，甚至是座椅的习惯等等都将形成相应的数字化。以车为中心物理事件 的数字化，车况、维修保养、交通、地理、信息等等都会形成数字化，全面数字 化就会形成庞大的汽车产业链，汽车的大数据生态圈。这是第一个特点。 由于大数据拥有分析和总结的核心优势，越来越多的品牌厂商和广告营销机 构都在大力发展以数据为基础的网络营销模式，这些变化也在不断地向传统的汽 车营销领域发起进攻。从前品牌做营销仅能凭主观想法和经验去预估，而现在大 数据的出现则可以帮助客户进行精准的客户群定位。 2、第二个特点是数据互联资源化。有一个领导人讲过：未来大数据会成为石油一样的资源。这说明大数据可以创造巨大的价值，甚至可能成为石油之外，更 为强大的自然资源。 大数据首先改变了传统调研的方式。通过观察Cookie等方式，广告从业者可 以通过直观的数据了解客观的需求。之前的汽车市场调研抽样的样本有限，而且 在问题设计和角度选取过程中，人为因素总是或多或少地介入，这就可能会影响 到市场调研的客观性。大数据分析不只会分析互联网行为，也会关注人生活的更 多纬度。数据可以更加丰富，比如了解到消费者的习惯和周期、兴趣爱好、对人 的理解会更加深刻。这些因素综合在一起就会形成一笔无形且珍贵的数据资源。 有了大数据的支持，便可以实现曾经很多只能“纸上谈兵”的理论。 3、第三个特点则是产生虚拟的汽车，人和汽车可以对话，更具有智慧的新兴产业。这个就是未来在大数据时代，汽车行业会呈现的特点。 在这个情况下，我们以人、车、社会形成汽车产业大数据的生态圈，现实生 活中每个有车一族所产生的数据都对整个生态圈有积极的影响。车辆上传的每一 组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。如果说大数据的特征 是完整和混杂，那么车联网与车有关的大数据特征则是完整和精准。如某些与车 辆本身有关的数据，都有明确的一个用户，根据不同用户可以关联到相应的车主 信息，并且这些信息都是极其精准的，这样形成的数据才是有价值的数据。 二、汽车行业大数据下聚类算法的含义 汽车行业大数据是指以多元形式，由许多来源搜集而组成的庞大数据组。电 子商务网站、社交网站以及网页浏览记录等都可以成为大数据的数据来源。同时，

二部图社区划分算法的实现与验证

二部图社区划分算法的实现与验证 2015年6月

摘要 二分网络是复杂网络的网络表现形式之一，二部图是描述二分网络的工具。对于二分网络的社区划分研究通常用以下方法：一种方法是把二分网络以无权投影或加权投影的方式投影到单分网络中进行社区划分。但是这种方法有个缺点：它会把原始二分网络上的一部分信息丢失，导致实验结果不准。另一种方法是直接在二分网络上进行网络社区划分，这种方法很好的避免了上一种方法中投影造成的实验误差。 PageRank算法是Google的网页排序算法，是Google用来衡量网页的重要性的算法，该算法根据人们对这个网页的点击率来衡量网页的受欢迎程度从而得出该网页的排序，该算法是随机游走理论的一个典型应用模型。 对二分网络单侧节点进行社区划分的研究是具有重要的实际意义的。基于能量在网络中的转移概率和模块度思想，本文将PageRank算法用于二分社交网络的社区发现中，具体内容是利用二分社交网络节点间的连接关系，构造PageRank算法适用的概率转移矩阵，并利用不同维度的两个PageRank矩阵的联合运算，实现对二部图中单侧节点的社区划分，并计算出Q值。该算法通过模拟能量在网络中转移的过程，利用各个节点的能量在网络中转移后收到的其他节点的能量作为社区之间合并的依据，并用模块度作为判断社区划分好坏程度的标准。最后将PR算法用于典型网络（南非妇女网络）上测试。 关键词：二分网络；PR算法；模块度；随机游走理论；社区划分

Abstract Bipartite network is one form of the network performance in complex networ- ks,bipartite figure is a tool of describing bipartite network.For the research of bipartite net- work community division,there are usually two ways.One way is to divide the bipartite network into the one-mode network in the form of a unweighted projection or weighted projection for community division.However,this method come with a disadvantage:it will lose some information of the orginal bipartite network,which leads to the experimental results inaccurate.Another way is to divide the network community directly on the bipartite net- work.This method can avoid the error caused by the first method. PageRank algorithm is a page ranking algorithm which Google used to measure the importance of web page algorithm.It can measure webpage popularity according to the web hits and get the page ranking.This algorithm is a typical application model of random walk theory. The research on the community division of the unilateral nodes in bipartite network has very important practical significance.Based on energy transfer probability in the network and modularity thought,this article use PageRank algorithm for bipartite social network community discovery,specific content is using the bipartite social connection relationship between network nodes to construct the probability transfer matrix for PageRank algorithm.By using different dimensions of two PageRank matrix for compu- tation to realize the unilateral nodes in the bipartite figure community division and cal- culate Q value.This algorithm simulate the energy transfer process in the network,take the energy of each node in the network transfer energy received after other nodes as the basis of merger,use modularity as the judgement of community division.At last,the PageRank algorithm is used for testing in the typical network(south Africa women’s network). Keywords: bipartite network; PR algorithm; modularity; random walk theory; community division

局部最优社区挖掘算法(社区紧密度,关键词查找)

收稿日期:2008-11-07;修回日期:2009-01-15 基金项目:国家“863”重点基金资助项目(2006AA010106);国家“973”基金资助项目(2007C B311007) 作者简介:吴龙庭(1982-),男,湖北荆州人,博士研究生,主要研究方向为信息检索、决策科学(aaron792@https://www.docsj.com/doc/0c4455367.html,);戴汝为(1932-),男,院士,主要研究方向为人工智能、模式识别;崔霞(1975-),女,副研究员,博士,主要研究方向为信息检索、人工智能. 一种局部最优社区挖掘方法 * 吴龙庭,戴汝为,崔 霞 (中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,北京100190) 摘 要:研究互联网论坛中划分用户社区问题。首先通过分析用户在论坛上的发言层次结构与内容建立用户之间的回复关系图,然后提出一种基于局部最优的图聚类方法LOGCA 对大容量的论坛网络图进行分类。实验得到互联网论坛上几个有意义的用户社区,并且确定了社区成员的共同兴趣。实验结果表明新方法简单有效,能够从大规模网络中发掘出有意义的用户社区。关键词:社会网络;知识发现;数据挖掘;中文论坛 中图分类号:TP 391 文献标志码: A 文章编号:1001-3695(2009)08-2855-03doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.014 Com m unity m ining approach ba sed on local opt im izat ion WU Long-t ing,DAI Ru-wei,C UI Xia (K ey Laboratory of Complex Sys tem &Intelligence S cience,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,B eijing 100190,China) Abst ract :This pa per st udied how to m ine m eaning ful Web com m unities from forum .Cons truct ed user int era ct ion g raph ac-cording t o the hiera rchical st ructure a nd content of forumpost s.P roposed a nov el g raph clus tering a lg orit hm LOGC A t o exploit m eaning ful com m unities from la rge-scale net works.The experim enta l result s show t hat t his a pproach is effect iv e in dis cov ering Web com m unit ies from Internet forum . Key words:social net works;knowledge discovery ;dat a m ining ;Chinese forum 0 引言 近些年随着互联网的快速发展,论坛、博客等虚拟网络空间越来越受到网民们的欢迎。围绕这些虚拟网络空间,网络社区应运而生。网络社区是指由网民在电子网络空间进行频繁的社会互动形成的具有文化认同的共同体及其活动场所,也具有实在社区的基本要素:活动因素、人群(网民)、频繁的互动、共同的社会心理基础等。在网络社区中,网民迅速地交流沟通各种信息资讯,网络社区已经在人们的生活工作中发挥着越来越重要的作用。 研究虚拟网络社区的结构对于互联网研究中的一系列课题如确定社会热点、提供个性化服务具有重要意义。大量研究[1～3]表明,虚拟网络社区具有与现实社会网络类似的性质,如指数分布特性及尺度无关性等。通常虚拟网络社区可以用图的形式表示,其中网络中的节点表示个人,连线则表示人与人之间的某种联系。因此从虚拟网络中挖掘虚拟社区转换为从一个复杂图寻找聚类子图的问题。传统的图聚类方法是阶梯聚类,即首先给定一组节点集合及它们之间的相似度矩阵,将每个节点设为一个单独的类;然后将点间距离最近的点合并为一类,将它们与其他节点的距离加权平均后作为新类与其他节点的相似距离;最后继续重复类合并过程,直到所有的类都合并成为一类。但这种方法不能直接应用于网络社区挖掘问题,主要是因为在网络社区中有时难以定义用户之间的相似距离。 1 相关研究 图聚类问题在物理学、生物学、生态学和计算机科学中都有广泛的研究。较早提出的解决这一问题的方法是Ker-nigha n-Lin(K-L)算法[4]。该算法使用二分规则不断地将图进行二分,从而得到图聚类结果。对一般的图聚类结果,该方法的聚类结果较好,同时运行速度也较快;但该方法的缺点是需要预先确定所需分类类数,如果类数指定错误,则分类结果也可能出错。由于实际图聚类问题中往往无法预先指定所需分类数,该方法的实际应用有限。另外一种应用较广的图聚类方法是最大流最小分割(m a x flow-m in cut)法。F ord 等人[5]证明了对图进行最小分割的问题等同于求取图的最大流问题。在实际应用中,也存在大量算法性能优越的最大流最小分割算法,但该算法的主要缺点是不能对所分类的容量大小进行限制。Girva n 等人 [6] 近年提出了一种基于邻近度(betw eenness) 概念的图分类算法,该算法假定任一条边的邻近度为图中所有点间最短路径经过该边的次数,因为连接两个属于不同类节点的连线的邻近度显然大于连接两个属于同一类节点的邻近度,所以去掉这些邻近度较大的连线,就自然地得到了图聚类结果。该算法的思想非常直观,但缺点是计算图中所有点间的最短路径的计算量非常大,而且每去掉一条连线,就要重新计算一次,这使得该方法的计算非常复杂,不利于用于大型的图聚类问题。在互联网中寻找有效的用户社区的方法首先出现在Kleinberg 的HITS 算法中 [7] 。该算法使用限定特征值的方法 第26卷第8期2009年8月 计算机应用研究 Applicat ion Research of Com puters Vol.26No.8Aug.2009