·国家自然基金项目·

 

基于聚类的复杂网络社团结构发现

 

我校计算机与信息技术学院李艳灵博士获批国家自然科学基金项目：基于聚类的复杂网络社团结构发现，项目编号：61202194.

复杂网络是指具有复杂拓扑结构和复杂节点行为的网络系统，它是对现实世界中各种各样的大规模复杂系统的抽象.复杂网络中的社团发现旨在寻找复杂网络中真实存在的社团结构，发现网络中的社团结构对分析复杂网络的拓扑结构、理解复杂网络的功能、发现复杂网络中的隐藏规律以及预测复杂网络的行为不仅具有十分重要的理论意义，而且具有广泛的应用前景.该项目在把握复杂网络中社团结构的研究动态，分析研究现行社团发现算法的基础上，主要就使用聚类技术发现复杂网络中的社团结构进行研究，并将所提的基于聚类的复杂网络社团发现算法用于突发群体性事件网络舆情信息传播的预测，通过复杂网络社团结构的发现观察突发性群体事件舆情信息传播的变化情况，从而有效地控制舆情信息的传播.

主要研究内容如下：

1）利用智能群算法进行模糊聚类社团结构发现，解决传统聚类算法初始值的设置问题，同时有效地发现网络中的重叠社团.

2）将均值漂移算法用于复杂网络的社团发现，以解决通常进行社团发现时需要事先设置社团个数的问题.

3）从空间约束的角度改进传统聚类算法的相似性度量方法，提高算法用于社团发现时的抗噪声能力，以提高社团划分的准确率.

4）通过复杂网络社团结构的发现观察突发性群体事件舆情信息传播的变化情况，从而有效地控制舆情信息的传播.

该项目旨在寻找复杂网络中真实存在的社团结构.发现网络中社团的过程可以看作是对网络进行较粗的粒化的过程.发现社团结构也可以揭示某个具体的节点在网络中起的作用.因此准确有效地划分网络中的社团有着十分重要的意义.

李艳灵老师2009年毕业于华中科技大学，获工学博士学位.长期从事聚类算法和复杂网络方面的研究，在基于聚类的图像处理、基于智能群算法的复杂网络方法研究方面取得了一系列科研成果，研究成果受到了国内外同行的关注.在国内外重要学术刊物上发表本专业学术论文30余篇，其中SCI、EI收录26篇；出版著作2部；获省厅级科研奖励6项；主持和参加省级以上科研项目5项，目前为河南省高校科技创新人才支持计划获得者，河南省学术技术带头人，河南省青年骨干教师，信阳市优秀青年科技专家.

 

本刊编辑部