Luận Án Tiến Sĩ Nghiên Cứu Các Thuật Toán Rút Gọn Đồ Thị Và Ứng Dụng Để Phát Hiện Cộng Đồng Trên Mạng Xã Hội

(1). Đề xuất thuật toán REG (Reduce Equivalence Graph) rút gọn đồ thị dựa vào lớp tương đương của các đỉnh theo độ đo trung tâm trung gian. Thực hiện các thực nghiệm đánh giá tính hiệu quả và thời gian thực hiện của thuật toán đề xuất so với thuật toán gốc điển hình sử dụng độ đo trung tâm trung gian.
(2). Đề xuất thuật toán FBC (Fast algorithm for Betweenness Centrality) cải tiến thời gian tính độ đo trung tâm trung gian và đề xuất thuật toán CDAB (Community Detection Algorithm based on Betweenness centrality) cải tiến thời gian phát hiện các cộng đồng trên đồ thị mạng xã hội rút gọn dựa vào độ đo trung tâm trung gian. Thực hiện các thực nghiệm đánh giá tính hiệu quả và thời gian thực hiện của thuật toán đề xuất CDAB so với thuật toán gốc điển hình Girvan-Newman (GN) sử dụng độ đo trung tâm trung gian.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Hệ thống thông tin
• Hướng dẫn: PGS.TS Đoàn Văn Ban, TS Đỗ Thị Bích Ngọc
  
• Tác giả: Nguyễn Xuân Dũng
• Số trang: 130
• Kiểu File: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 2021

Link download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=37949
https://drive.google.com/uc?id=1KFi7xwQC4EUVogBNvYAir4Fc2XLOZ66n
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1