Luận Án Tiến Sĩ Một Số Kỹ Thuật Phát Hiện Cấu Trúc Cộng Đồng Trên Đồ Thị Mạng Xã Hội

NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN
1. Đề xuất thuật toán SCN xử lý phát hiện cấu trúc cộng đồng trên đồ thị mạng xã hội với nền tảng là kỹ thuật phân cụm phổ, giảm số chiều của dữ liệu (đa chiều) xuống chỉ còn ở dạng véc tơ (chuỗi số thực), phối hợp với ý tưởng tối ưu hóa hàm Min-cut nhờ sử dụng ma trận Laplace, nhằm nâng cao hiệu quả cho quá trình xử lý phát hiện cấu trúc cộng đồng trên đồ thị mạng xã hội.
2. Đề xuất hàm xác định nhãn và lan truyền nhãn trên đồ thị mạng xã hội và cải tiến thuật toán lan truyền nhãn tổng quát, từ đó xây dựng thuật toán LPAMD để nâng cao chất lượng cộng đồng dựa trên sự kết hợp ưu điểm của hai tiêu chí Modularity và Density.
3. Đề xuất thuật toán LPARLV kết hợp giữa thuật toán rút gọn đồ thị mạng ban đầu và đồ thị rút gọn RLVG nhằm giảm kích thước của mạng, sau đó sử dụng thuật toán LPAMD cải tiến với hàm gắn nhãn fT_max để xác định cấu trúc cộng đồng rời nhau.
4. Đề xuất thuật toán COPA-BC phát hiện cấu trúc cộng đồng chồng chéo trong đồ thị mạng xã hội theo cách kết hợp giữa thuật toán lan truyền nhãn và hệ số thuộc về cộng đồng.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đoàn Văn Ban, TS Vũ Vinh Quang
  
• Tác giả: Nguyễn Hiền Trinh
• Số trang: 146
• Kiểu File: PDF_TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên 2023

Link download
https://luanvan.moet.gov.vn/?page=1.3&view=41890
https://drive.google.com/file/d/1Kw5L9ThQyeNwVfzRqfEeZ9-V3OlsM007
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1