网络拓扑度量与多粒度挖掘方法

admin · 发表于昨天 17:40

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网络科学中，把复杂题目抽象成为最本体的节点和边组成的网络，研究其共性，如无标度特性、小世界特性等。然而自然界中许多系统都具有多粒度效应，人们对系统的观察或测量也往往是在不同粒度上进行的，复杂网络被视为描述复杂系统的抽象模型，多粒度分析提供了一种由粗到细的显微镜策略，可以有效刻画复杂系统的拓扑结构。如何有效利用从经验研究中收集到的数据来挖掘个体、个体间局部关联信息以及整体网络的结构信息，从而实现对复杂网络共性现象更充分的解释，一直为研究者所关注。本文采用理论分析与仿真实证相结合、定量研究与定性分析相结合的研究方法，将复杂网络的小世界、无标度等普遍性质引入到数据挖掘领域中来，用网络拓扑作为知识表示的一种基本方法，提出反映节点网络拓扑位置信息的局部度量指标——拓扑势，并以网络拓扑为主线，从节点、模式和社团三个不同粒度上挖掘复杂网络的微观、介观和宏观特性，通过网络拓扑的抽象形式实现挖掘过程的可视化，提高挖掘过程的人机交互，增加挖掘知识的有效性和可理解性，实现从原始数据到知识的提升与简约，尝试在复杂网络和数据挖掘交叉学科研究中实现方法与理论的创新。本文主要研究成果归纳如下：(1) 提出一种新的网络拓扑度量指标，定量刻画节点的主体行为，描述网络的局部结构特性。在复杂网络拓扑度量研究方面，将物质粒子间的相互作用及其场的描述方法引入抽象的拓扑中，用质量函数描述节点的主体性，用距离函数反映节点间边的物理含义及连接强度，提出一种新的复杂网络拓扑度量指标——拓扑势，并为多粒度挖掘的关键题目研究奠定基础。(2) 提出拓扑势中心性评价方法，挖掘网络的拓扑中心，反映不同时间截面中网络整体的变化趋势。复杂网络的非均质特性决定了单个节点在网络中所处的核心位置和一个网络拓扑所具有的中心趋势是不同的。考虑网络的局部影响特性，综合节点的主体性及其拓扑位置的差异性，基于拓扑势提出一种新的网络中心性评价方法，识别和挖掘复杂网络的拓扑中心，并以开源软件系统为载体进行实证分析，验证方法的有效性。(3)挖掘网络拓扑的典型模式，并用于评价模式粒度上的社团划分结果，为社团结构的合理性评价提供支持。网络复杂性的本质在于连接和交互关系的复杂性，但构成复杂网络的方式和过程却存在一定的规律性。依据网络的不同结构和节点间的作用特点，提出四种基本类型的网络模式，结合典型模式的自身属性进行形式化描述，定义四种基本模式的最小子结构，即种子模式，从而提出模式粒度上的社团质量评价标准。实验结果表明：与传统GN(Girvan and Newman)算法的模块度指标相比，它的评价结果更具合理性和有效性。(4) 识别社团成员的不同角色，反映社团结构普遍存在的重叠性和异构性，细粒度挖掘网络的局部抱团特性。由于网络拓扑的局部演化特性，许多真实世界的网络是通过社团彼此连接形成的，社团内节点具有异质性和局部影响的差异性。基于拓扑势提出一种社团成员发现算法，能够准确发现局部社团节点的不同角色，挖掘出骨干成员、重叠节点、边缘节点和桥接节点，体现网络拓扑的整体特性与局部抱团特性，对进一步揭示网络社团结构及网络演化有着重要的意义。(5) 对维基网络拓扑的多粒度挖掘与实证分析，为激励维基用户进行知识共享和交互协作提供一定的指导。构建计算机科学领域的网络拓扑，发现不同年份计算机科学领域内条目及条目间连接数的演化规律，结合拓扑势指标的定量分析，挖掘不同条目的被引用程度和连接变化，提取维基网络的典型模式，发现开放网络环境下的维基网络的社团结构和“意见领袖”，从不同粒度上揭示维基条目网络和编辑者网络的形成演化机制。

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