本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹本書研究背景及意義、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹基于博弈論的符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法、基于深度網(wǎng)絡表示學習的大規(guī)模網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法、基于演化聚類的動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法、基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡的重疊社團發(fā)現(xiàn)方法、社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化等方法的求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學模型和相關(guān)算法問題研究，為具體模型方法進行理論推導、證明、設計等內(nèi)容；第四部分為社團發(fā)現(xiàn)在衛(wèi)星通信地球站組網(wǎng)規(guī)劃中的應用。本專著的特色是深入淺出為讀者介紹社團發(fā)現(xiàn)問題，盡量用易于理解的方式展現(xiàn)研究工作和相關(guān)內(nèi)容，面向的讀者群體主要包括：計算機科學與技術(shù)學相關(guān)方向的本科生和研究生、高校相關(guān)專業(yè)的教師、相關(guān)科研機構(gòu)的研究人員、工業(yè)部門相關(guān)領域的技術(shù)人員、對該問題感興趣的所有讀者。
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和社交媒體的大量涌入，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長。如何有效地對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行表示，并在理想的網(wǎng)絡表示上實現(xiàn)重要知識和結(jié)構(gòu)的準確挖掘，逐漸成為近年來社會計算研究的熱點。在復雜網(wǎng)絡中，社團結(jié)構(gòu)是廣泛存在的重要潛在結(jié)構(gòu)。挖掘網(wǎng)絡中的社團結(jié)構(gòu)對探索網(wǎng)絡潛在特性、理解網(wǎng)絡組織結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡隱藏規(guī)律和交互模式等具有重要的理論和現(xiàn)實意義，是網(wǎng)絡分析任務的關(guān)鍵研究內(nèi)容。本書對復雜網(wǎng)絡中的符號網(wǎng)絡、重疊網(wǎng)絡、動態(tài)網(wǎng)絡、大規(guī)模網(wǎng)絡的社團發(fā)現(xiàn)進行梳理和研究，并對其在衛(wèi)星通信網(wǎng)絡組網(wǎng)規(guī)劃中的應用進行探索。本書的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下。
(1) 基于博弈論的符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法。針對符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)問題，構(gòu)建一種用于符號網(wǎng)絡中社團發(fā)現(xiàn)的博弈論模型，并設計一種符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法。將節(jié)點作為參與者，根據(jù)社團內(nèi)外的正、負邊數(shù)構(gòu)造增益函數(shù)，并從理論上證明模型局部納什均衡的存在。當博弈達到納什均衡狀態(tài)時，所有節(jié)點的最優(yōu)策略空間就是最終社團劃分的結(jié)果。
(2) 基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡的重疊社團發(fā)現(xiàn)方法。針對重疊社團發(fā)現(xiàn)問題，提出一種基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡的重疊社團發(fā)現(xiàn)模型，并設計一個具有低頻帶通濾波特性的圖小波核函數(shù)，用于挖掘復雜網(wǎng)絡中隱含的重疊社團結(jié)構(gòu)。另外，考慮到圖概率生成模型在重疊社團中的卓越性能，構(gòu)建一個基于概率推斷模型的損失函數(shù)，實現(xiàn)對重疊社團結(jié)構(gòu)的完全無監(jiān)督學習。
(3) 基于演化聚類框架的動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法。針對動態(tài)時序網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)問題，提出一種基于演化聚類框架的動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法，該方法利用前一時刻的社團發(fā)現(xiàn)結(jié)果作為先驗信息來減少網(wǎng)絡噪聲對社團發(fā)現(xiàn)的影響。引入社團演化矩陣對社團的演化模式進行建模和跟蹤，實現(xiàn)社團演化模式的分析和可視化，同時平滑連續(xù)時刻社團演化。
(4) 基于深度網(wǎng)絡表示學習的大規(guī)模社團發(fā)現(xiàn)方法。針對基于拓撲表示的社團發(fā)現(xiàn)算法存在計算復雜度高、不能并行計算和無法挖掘網(wǎng)絡非線性結(jié)構(gòu)等問題，將網(wǎng)絡表示學習與社團發(fā)現(xiàn)領域相結(jié)合，提出一種基于深度網(wǎng)絡表示學習的社團發(fā)現(xiàn)方法，實現(xiàn)在大規(guī)模、稀疏和高維網(wǎng)絡中的社團結(jié)構(gòu)挖掘。通過深度自編碼器生成面向社團結(jié)構(gòu)的節(jié)點向量，在捕捉潛在社團信息的嵌入空間中執(zhí)行聚類策略，進而得到準確的社團結(jié)構(gòu)。
(5) 社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化方法。網(wǎng)絡表示學習作為社團發(fā)現(xiàn)的前驅(qū)服務，決定社團發(fā)現(xiàn)的性能，有效的網(wǎng)絡表示有助于獲得準確的社團結(jié)構(gòu)。同時，作為網(wǎng)絡重要的介觀描述，在網(wǎng)絡表示中融合社團結(jié)構(gòu)有助于生成更具有表征性的網(wǎng)絡表示。聯(lián)合利用兩種任務之間相互促進的協(xié)同關(guān)系，提出一種社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化框架。在統(tǒng)一的框架中聯(lián)合優(yōu)化基于非負矩陣分解的表示學習模型和基于模塊度的社團發(fā)現(xiàn)模型，在得到準確的社團結(jié)構(gòu)的同時也生成理想的節(jié)點低維表示。
(6) 社團發(fā)現(xiàn)在衛(wèi)星通信地球站組網(wǎng)規(guī)劃中的應用。隨著衛(wèi)星通信需求和地球站數(shù)量的增加，如何對衛(wèi)星通信地球站進行合理的組網(wǎng)規(guī)劃，提出一種智能且高效的組網(wǎng)規(guī)劃方法是亟須解決的問題。本書將衛(wèi)星通信地球站組網(wǎng)規(guī)劃問題建模為社團發(fā)現(xiàn)問題，為大規(guī)模和動態(tài)衛(wèi)星通信地球站的智能化組網(wǎng)規(guī)劃提供了可行方案。
本書是作者在中國人民解放軍陸軍工程大學攻讀博士期間和在國防科技大學博士后流動站工作期間完成的，在這里首先感謝作者的博士生導師胡谷雨教授和潘志松教授，還要感謝在編輯和出版過程中，國防科技大學系統(tǒng)工程學院和清華大學出版社的大力支持。
限于作者水平有限，書中難免有不妥與疏漏之處，敬請各位讀者不吝賜教。
著者
2025年1月
第1章緒論
1.1研究背景及意義
1.2基本概念
1.2.1社團結(jié)構(gòu)定義
1.2.2社團發(fā)現(xiàn)評價指標
1.3社團發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀
1.3.1基于層次聚類的社團發(fā)現(xiàn)方法
1.3.2基于非負矩陣分解的社團發(fā)現(xiàn)方法
1.3.3基于深度學習的社團發(fā)現(xiàn)方法
1.3.4基于動力學的社團發(fā)現(xiàn)方法
1.4社團發(fā)現(xiàn)面臨的挑戰(zhàn)
1.4.1符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)
1.4.2動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)
1.4.3重疊社團發(fā)現(xiàn)
1.4.4大規(guī)模網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)
1.5本書內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)
參考文獻
第2章符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
2.1引言
2.2問題定義
2.3相關(guān)工作
2.4基于博弈論的符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
2.4.1效用函數(shù)
2.4.2納什均衡
2.4.3算法分析與優(yōu)化
2.5實驗
2.5.1數(shù)據(jù)集與對比算法
2.5.2真實數(shù)據(jù)集性能分析
2.5.3人工數(shù)據(jù)集性能分析
2.5.4算法運行效率分析
2.6本章小結(jié)
參考文獻
第3章重疊社團發(fā)現(xiàn)方法
3.1引言
3.2問題定義
3.3相關(guān)工作
3.4基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡的重疊社團發(fā)現(xiàn)方法
3.4.1圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡重疊社團挖掘模型
3.4.2損失函數(shù)
3.4.3圖小波核函數(shù)
3.4.4圖小波的快速近似計算
3.5實驗
3.5.1數(shù)據(jù)集與對比方法
3.5.2實驗設置
3.5.3人工數(shù)據(jù)集性能分析
3.5.4真實數(shù)據(jù)集性能分析
3.5.5雙尺度與單尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡性能對比
3.6本章小結(jié)
參考文獻
第4章動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
4.1引言
4.2問題定義
4.2.1符號
4.2.2動態(tài)社團發(fā)現(xiàn)
4.2.3演化聚類框架
4.3相關(guān)工作
4.4基于演化聚類框架的動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
4.4.1快照代價
4.4.2時間代價
4.4.3先驗信息
4.4.4算法分析與優(yōu)化
4.5實驗
4.5.1對比方法
4.5.2人工數(shù)據(jù)集性能分析
4.5.3真實數(shù)據(jù)集性能分析
4.5.4社團演化模式分析
4.5.5參數(shù)分析與討論
4.6本章小結(jié)
參考文獻
第5章大規(guī)模網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
5.1引言
5.2問題定義
5.3相關(guān)工作
5.4基于深度網(wǎng)絡表示學習的大規(guī)模網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法
5.4.1構(gòu)建社團結(jié)構(gòu)矩陣
5.4.2生成面向社團信息的節(jié)點表示
5.4.3算法分析與優(yōu)化
5.5實驗
5.5.1數(shù)據(jù)集與對比方法
5.5.2真實數(shù)據(jù)集性能分析
5.5.3人工數(shù)據(jù)集性能分析
5.5.4參數(shù)分析與討論
5.6本章小結(jié)
參考文獻
第6章社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化方法
6.1引言
6.2問題定義
6.3相關(guān)工作
6.4社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化方法
6.4.1微觀結(jié)構(gòu)建模
6.4.2節(jié)點屬性建模
6.4.3介觀社團結(jié)構(gòu)建模
6.4.4聯(lián)合優(yōu)化建模
6.4.5算法分析與優(yōu)化
6.5實驗
6.5.1數(shù)據(jù)集與對比方法
6.5.2網(wǎng)絡表示學習任務性能分析
6.5.3社團發(fā)現(xiàn)任務性能分析
6.5.4參數(shù)分析與討論
6.6本章小結(jié)
參考文獻
第7章社團發(fā)現(xiàn)在衛(wèi)星通信地球站組網(wǎng)規(guī)劃中的應用
7.1引言
7.2問題定義
7.3動態(tài)衛(wèi)星通信網(wǎng)絡的組網(wǎng)規(guī)劃方法
7.4實驗
7.4.1數(shù)據(jù)集與對比算法
7.4.2仿真數(shù)據(jù)集性能分析
7.5本章小結(jié)
參考文獻
第8章總結(jié)與展望
8.1本書總結(jié)
8.2未來展望
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