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(luò)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長。如何有效地對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示，并在理想的網(wǎng)絡(luò)表示上實(shí)現(xiàn)重要知識和結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確挖掘，逐漸成為近年來社會計(jì)算研究的熱點(diǎn)。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，社團(tuán)結(jié)構(gòu)是廣泛存在的重要潛在結(jié)構(gòu)。挖掘網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)對探索網(wǎng)絡(luò)潛在特性、理解網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱藏規(guī)律和交互模式等具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義，是網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)的關(guān)鍵研究內(nèi)容。本書對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的符號網(wǎng)絡(luò)、重疊網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行梳理和研究，并對其在衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用進(jìn)行探索。本書的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下。

(1) 基于博弈論的符號網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。針對符號網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，構(gòu)建一種用于符號網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的博弈論模型，并設(shè)計(jì)一種符號網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法。將節(jié)點(diǎn)作為參與者，根據(jù)社團(tuán)內(nèi)外的正、負(fù)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(dāng)博弈達(dá)到納什均衡狀態(tài)時(shí)，所有節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)策略空間就是最終社團(tuán)劃分的結(jié)果。

(2) 基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。針對重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，提出一種基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)模型，并設(shè)計(jì)一個(gè)具有低頻帶通濾波特性的圖小波核函數(shù)，用于挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中隱含的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。另外，考慮到圖概率生成模型在重疊社團(tuán)中的卓越性能，構(gòu)建一個(gè)基于概率推斷模型的損失函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)的完全無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

(3) 基于演化聚類框架的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。針對動(dòng)態(tài)時(shí)序網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，提出一種基于演化聚類框架的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法，該方法利用前一時(shí)刻的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)結(jié)果作為先驗(yàn)信息來減少網(wǎng)絡(luò)噪聲對社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的影響。引入社團(tuán)演化矩陣對社團(tuán)的演化模式進(jìn)行建模和跟蹤，實(shí)現(xiàn)社團(tuán)演化模式的分析和可視化，同時(shí)平滑連續(xù)時(shí)刻社團(tuán)演化。

(4) 基于深度網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的大規(guī)模社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法。針對基于拓?fù)浔硎镜纳鐖F(tuán)發(fā)現(xiàn)算法存在計(jì)算復(fù)雜度高、不能并行計(jì)算和無法挖掘網(wǎng)絡(luò)非線性結(jié)構(gòu)等問題，將網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與社團(tuán)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域相結(jié)合，提出一種基于深度網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模、稀疏和高維網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘。通過深度自編碼器生成面向社團(tuán)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)向量，在捕捉潛在社團(tuán)信息的嵌入空間中執(zhí)行聚類策略，進(jìn)而得到準(zhǔn)確的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。

(5) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的聯(lián)合優(yōu)化方法。網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)作為社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的前驅(qū)服務(wù)，決定社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的性能，有效的網(wǎng)絡(luò)表示有助于獲得準(zhǔn)確的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，作為網(wǎng)絡(luò)重要的介觀描述，在網(wǎng)絡(luò)表示中融合社團(tuán)結(jié)構(gòu)有助于生成更具有表征性的網(wǎng)絡(luò)表示。聯(lián)合利用兩種任務(wù)之間相互促進(jìn)的協(xié)同關(guān)系，提出一種社團(tuán)發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)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(fù)矩陣分解的表示學(xué)習(xí)模型和基于模塊度的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)模型，在得到準(zhǔn)確的社團(tuán)結(jié)構(gòu)的同時(shí)也生成理想的節(jié)點(diǎn)低維表示。

(6) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)在衛(wèi)星通信地球站組網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)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(jìn)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(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，為大規(guī)模和動(dòng)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(xué)攻讀博士期間和在國防科技大學(xué)博士后流動(dòng)站工作期間完成的，在這里首先感謝作者的博士生導(dǎo)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(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院和清華大學(xué)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