曾 成，孫雅倩，徐玉珠，張達(dá)敏

(貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

0 引言

聚類方法的分析在諸多領(lǐng)域是非常重要的，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究方面也是相當(dāng)關(guān)鍵的。分析中得到的數(shù)據(jù)簇(Cluster)稱之為群(Group)或社團(Community)。研究指出，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，無論是大型還是小型的，簇內(nèi)部不同節(jié)點之間一定有著關(guān)聯(lián)。對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)里面的聚類特點進(jìn)行分析研究，就可以得到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點與節(jié)點之間存在的某種關(guān)系［1－5］。

當(dāng)前對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法的研究已有很多不同算法。這些算法可以分為兩種基本類別:首先是基于優(yōu)化的方法(Optimization Method);再者就是啟發(fā)式方法(Heuristic Method)［6－10］。其中基于優(yōu)化是把優(yōu)化這類問題運用到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類上。后者則把對預(yù)定義設(shè)計啟發(fā)式規(guī)則這種方法在一定程度上應(yīng)用于解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類問題。對于基于優(yōu)化的復(fù)雜聚類方法，細(xì)分為譜方法和局部搜索方法兩種。本文主要介紹一些著名學(xué)者研究的比較經(jīng)典的基于優(yōu)化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法，以及近年來一些新的改進(jìn)算法及這類方法的實際應(yīng)用。同時分析、總結(jié)了這些新型算法的優(yōu)缺點，提出現(xiàn)有研究中存在的問題以及對未來的展望［10－14］。

1 經(jīng)典的基于優(yōu)化聚類方法

1.1 譜方法

譜方法是將二次型優(yōu)化這個方法對被截的函數(shù)采用最小化預(yù)定義。被截的函數(shù)是指當(dāng)一個網(wǎng)絡(luò)一分為二時它所分成的兩個子網(wǎng)間的連接程度的密度大小。當(dāng)被分割出來的網(wǎng)絡(luò)的被截函數(shù)最小時，則就可以判斷這個分割是最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)分割。

1.1.1 基于Normal矩陣的譜平分法

基于經(jīng)典的譜分析法，Capocci等人在2005年研究了一個新的算法，即基于Normal矩陣的社團發(fā)現(xiàn)算法［15］。算法中 Nmoral矩陣 N=K－1A，式中 K是一個對角矩陣，kii=aij對應(yīng)不同節(jié)點的度，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的個數(shù)用n表示;A則為該網(wǎng)絡(luò)的連接矩陣?？梢灾溃仃嘚是半正定矩陣，其實特征值有n個且最大為1。如要獲得網(wǎng)絡(luò)的簇結(jié)構(gòu)則需要對各個不同特征向量里的元素進(jìn)行對比。為此，可以設(shè)計一個連接參量來對社團的優(yōu)良進(jìn)行判別:

其中，〈.〉是對各個不同的特征向量里的元素取平均值，節(jié)點i和j的連接度用rij來判別。效果的好壞取決于特征向量的平均值。

1.2 局部搜索方法

Kernighan－Lin算法(簡稱KL算法)、快速Newman算法(簡稱FN算法)和Guimera－Amaral算法(簡稱GA算法)在基于局部搜索優(yōu)化的方法是最具有代表性的算法。目標(biāo)函數(shù)、候選解的搜索策略和最優(yōu)解的搜索策略是此算法里的三個基本部分。

1.2.1 Kernighan －Lin 算法

Kernighan和Lin等人在70年代初提出了KL算法［16］，這個方法在圖分割問題和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類上都得到了很好的運用。KL算法是對極小化社團間相連個數(shù)與社團內(nèi)部相連個數(shù)之差進(jìn)行優(yōu)化;對于其候選解這一搜索策略具體為:將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同社團之間的節(jié)點進(jìn)行隨機交換或者把節(jié)點進(jìn)行轉(zhuǎn)移，改變到另外的社團。從解的最初開始，KL算法在迭代過程中都會經(jīng)歷得到、判斷、選擇，停止的條件，從目前的解出發(fā)搜索到更優(yōu)的候選解。KL算法在搜索時只選擇更優(yōu)的解，排斥所有較劣的解，所以它搜索到的解一般情況是局部最優(yōu)解而非全局最優(yōu)解。

1.2.2 快速Newman算法

2004年，Newman提出了快速復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法FN［17］，此方法是基于局部搜索的。其目的是將Newman和Girvan提出的網(wǎng)絡(luò)模塊性評價函數(shù)也就是Q函數(shù)進(jìn)行極大化的優(yōu)化。Q函數(shù)的原始意義為社團內(nèi)真實相連的個數(shù)與隨機相連條件下社團內(nèi)期望相連個數(shù)的差，此函數(shù)可以用來定量的表示出網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)的好與壞，它的形式如下:

1.2.3 Guimera －Amaral算法

與FN算法優(yōu)化目標(biāo)相似的是，Guimera和Amaral在2005年提出了基于模擬退火算法(Simulated Annealing，SA)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法GA，并把這一方法在一定程度上運用于新陳代謝網(wǎng)絡(luò)研究中［18］。與KL算法相似的是，從解的最初開始，GA算法在迭代過程中都會經(jīng)歷得到、判斷、選擇，停止的條件是從當(dāng)前解開始，一直搜索到找不到更優(yōu)的候選解。GA算法計算出候選解的具體方法是:將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同社團之間的節(jié)點進(jìn)行隨機交換或者把節(jié)點進(jìn)行轉(zhuǎn)移，改變到另外的社團，然后對網(wǎng)絡(luò)社團合并或分解。GA采用的Metropolis準(zhǔn)則定義如下:

其中，Ct=－Qt，p表示接受t+1時刻選解的概率;T表示t+1時刻的系統(tǒng)溫度。

1.2.4 GAS 算法

針對目前基于遺傳算法(GA)的社團檢測算法［19］大多存在尋優(yōu)能力弱并且收斂慢的問題，2010年提出來一種改進(jìn)的GAS算法［8］?；凇班徑墓?jié)點更加偏向聚在同一個簇里面”的現(xiàn)象，該算法在傳統(tǒng)的基于0函數(shù)優(yōu)化的GA算法框架中增加了“局部搜索算子”。GAS算法在優(yōu)化Q函數(shù)過程中利用了節(jié)點的鄰居節(jié)點信息，與傳統(tǒng)算法相比，GAS算法搜索相對更快且更有效。

2 基于優(yōu)化聚類方法的改進(jìn)

2.1 基于PSO的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法

文獻(xiàn)［20］基于譜方法的基本原理，設(shè)計出了基于PSO聚類的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)算法。此算法的基本思想是將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類問題變成空間數(shù)據(jù)的聚類問題，為此首先可以運用的是譜方法里面的A－cut方法或N－cut方法;通過應(yīng)用這兩種方法將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)里的社團結(jié)構(gòu)信息變成由非平凡特征向量組成的空間數(shù)據(jù)集。原來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)里的每一個節(jié)點被對應(yīng)于這個空間數(shù)據(jù)集里面產(chǎn)生的每一個數(shù)據(jù)樣本。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的社團信息來自于對這個空間數(shù)據(jù)集里面的每一個數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類，然后由此可以完成對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的聚類。文獻(xiàn)［20］把粒子群優(yōu)化算法運用到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類里，PSO聚類算法有效結(jié)合了譜方法里面的平均截方法和規(guī)范截方法，進(jìn)而產(chǎn)生了更加優(yōu)異的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法。讓譜方法的聚類精度與穩(wěn)定性在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類里得到了大幅度提高。

2.2 FNCA 算法

目前對于Q函數(shù)的聚類算法的研究絕大多數(shù)都是在全局的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，經(jīng)典的聚類方法都是要設(shè)計一種高效的搜索策略來改良Q函數(shù)，將其進(jìn)行優(yōu)化。但是因為這些搜索策略在搜索過程中每進(jìn)行一步都會用到全局的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ运鼈兊乃阉餍室话闱闆r下是相對低的。針對這一問題，不同與已有方法，文獻(xiàn)［21］試圖從局部觀點出發(fā)，使網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點獨立計算并優(yōu)化自身的局部函數(shù)，并Q函數(shù)進(jìn)行分析，此函數(shù)是面向全局網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)，由此可以推導(dǎo)出一個f函數(shù)(針對的是網(wǎng)絡(luò)里面的每一個節(jié)點的目標(biāo)函數(shù))，此函數(shù)具有局部特征，并證明Q函數(shù)是跟著網(wǎng)絡(luò)中每一個節(jié)點的f函數(shù)呈單調(diào)遞增趨勢的，最后導(dǎo)出一個基于f函數(shù)的快速網(wǎng)絡(luò)聚類算法，即FNCA(Fast Network Clustering Algorithm)算法。

給定一個無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)N(V，E)，假設(shè)點集V被劃分(聚類)為若干個類簇。若網(wǎng)絡(luò)中任一結(jié)點i的標(biāo)簽為r(i)，所屬的類簇為cr(i)，Q則函數(shù)可定義為:

網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的f函數(shù)之和用Q函數(shù)來表示。在其他節(jié)點標(biāo)簽不變的情況下，如果由于網(wǎng)絡(luò)里面的任一節(jié)點標(biāo)簽的變化讓其f函數(shù)值變大，那么這個變化就會直接引起Q函數(shù)值的變大。根據(jù)上述理論基礎(chǔ)，提出了一個基于局部優(yōu)化的快速網(wǎng)絡(luò)聚類算法，即FNCA算法。

2.3 聚類算法FEC的改進(jìn)

經(jīng)典的FEC算法里面的發(fā)現(xiàn)簇(Finding Community，F(xiàn)C)算法對節(jié)點給出的隨機游走步數(shù)參數(shù)值提出了一定的要求，實驗最后的聚類結(jié)果受步數(shù)大小的影響。孔令旗［22］根據(jù)步數(shù)的經(jīng)驗值提出了一個區(qū)間，即［6，20］。其中區(qū)間開始的6代表復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)里面不同節(jié)點之間的平均路徑長度(很大一部分網(wǎng)絡(luò)都會受六度分離理論的影響);區(qū)間結(jié)束的20則代表網(wǎng)絡(luò)的直徑(研究表明萬維網(wǎng)是目前最大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，它的直徑經(jīng)測試為19)。分析認(rèn)為把步數(shù)的區(qū)間設(shè)置為10到20就可以覆蓋絕大部分網(wǎng)絡(luò)聚類分析［23］。孔令旗等人提出了“簇內(nèi)短回路豐富”這一啟發(fā)式策略。因為社團內(nèi)部的正連接相對緊密，且社團與社團之間的正連接比較疏散，同一社團內(nèi)頂點節(jié)點，通過正連接組成三角形和四邊形的概率要遠(yuǎn)大于不同社團間的概率。研究提出的“簇內(nèi)短回路豐富”這一啟發(fā)式策略結(jié)合頂點度極值，將會很好的幫助選擇更“優(yōu)”的目標(biāo)節(jié)點。

2.4 基于連接強度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法

丁轉(zhuǎn)蓮于2014年研究出了基于連接強度的種群初始化方法［24］，GA的初始種群對算法搜索效率具有一定的影響。相比于完全隨機的初始化，若初始種群已具有一定的聚類精度，同時種群的多樣性又能較好地得到保持，則有利于局部搜索策略的局部搜索能力充分發(fā)揮，且減少了不必要的迭代，加速了算法收斂。與現(xiàn)有基于GA的網(wǎng)絡(luò)聚類算法的隨機初始化種群的方法不同，本文提出了基于連接強度的種群初始化方法(JSPI)。JSPI主要思路為:計算每個節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)已搜索到的社團的連接強度，并將該節(jié)點加入到連接強度最大的社團。

3 基于優(yōu)化聚類方法的應(yīng)用

3.1 CNM算法在優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用

在Newman提出的快速聚類算法的基礎(chǔ)上，Clauset、Newman和Moore等人將堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用在計算和更新復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的模塊度上，由此提出了一種新的貪婪算法，即CNM算法［25］，以此來優(yōu)化 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此算法的復(fù)雜度僅有O(n log2n)，非常接近線性復(fù)雜性。文獻(xiàn)［15］根據(jù)CNM算法［25］提出了新的聚類算法，對數(shù)據(jù)集的先驗知識可以完全的置之不理，然后還能自動進(jìn)行社團的合并及分割是它最重要的特點。文獻(xiàn)［26］的算法提出，合適的相似度量的選取最主要的是根據(jù)原始數(shù)據(jù)的特征來進(jìn)行，此文獻(xiàn)算法相似度量在算法的思想上選取的是歐式距離:

然后，想要得到它們間的相似度矩陣R，則必須根據(jù)歐式距離來對數(shù)據(jù)對象間的相似度進(jìn)行計算。本文將CNM聚類算法優(yōu)點充分的運用到對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化上面，進(jìn)而形成了基于CNM聚類的RBF算法，相比較于基于k－均值的RBF算法，此方法在提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和穩(wěn)定性上有了更好的改善，而且在精度上也得到了大大的提高。

3.2 在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

SCAN(Structural Clustering Algorithm for Networks)這種方法是由Mutlu Mete等人首先運用到復(fù)雜生物網(wǎng)絡(luò)上的，能夠很好地從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中尋求出簇和每一個功能模塊，還能夠以結(jié)點的形式把所取結(jié)構(gòu)分類為不一樣的角色(比如Hubs和Outliers)。采用芽酵母蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)做了一個分析實驗，并且對比了其中的簇和原本的功能蛋白質(zhì)。這樣就證明了此算法的有效性，并且驗證了聚類結(jié)果，由此可以驗證預(yù)測的功能模塊有著很好的純度。經(jīng)過后來學(xué)者的分析得出，此算法屬于線性時間算法。后來，Mutlu Mete等人把SCAN算法與經(jīng)典的CNM算法做了一個對比分析，有效地檢測出了基因本體項(GO terms)所注釋的功能組有最小p值的前10個簇，從這能看出SCAN算法比CNM算法能更精確地分割網(wǎng)絡(luò)。

4 總結(jié)與展望

本文對經(jīng)典和最新的基于優(yōu)化的聚類方法進(jìn)行了對比分析，得出以下結(jié)論:雖然經(jīng)過各國學(xué)者的多年研究，但復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類問題還存在諸多亟待解決的問題:(1)網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)的本質(zhì)含義一直沒有被理解透徹。包括網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)的形成經(jīng)過;與網(wǎng)絡(luò)其他復(fù)雜現(xiàn)象的聯(lián)系如何;與網(wǎng)絡(luò)自身的哪一類內(nèi)在屬性相互關(guān)聯(lián);(2)現(xiàn)今研究的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法只能同時滿足計算速度、聚類精度高、無監(jiān)督(即不依賴先驗知識、對參數(shù)不敏感)中的一種，存在著局限性。通過定性和定量分析，比較現(xiàn)有主要研究方法就可看出，具有很高時間復(fù)雜性的方法一般是聚類精度高的方法，但如果計算速度加快，那么精度就會降低，對參數(shù)和先驗知識的需求也會增加;(3)伴隨復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法的發(fā)展，其應(yīng)用范圍也逐漸拓寬，這對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法的要求也逐漸提高。如今的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法已經(jīng)比較陳舊，也出現(xiàn)了很多相關(guān)問題，諸如動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類、高維復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類和分布式復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類等;設(shè)計出基于特殊類型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的新型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法。

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