基于注意力网络特征的社区发现算法

现实世界中许多网络都是根据社区结构紧密组织起来的,发现社区对于了解复杂网络的结构及其关系有很大的帮助,文中提出了一种基于注意力网络特征的社区发现(community discovery algorithm based on attention network features,CANF)算法,利用标记节点频率和反示例节...     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

基于标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.     

基于Louvain重叠社区发现算法

重叠社区发现技术对于分析网络社区间关系具有重要意义,本文提出了基于Louvain重叠社区发现算法,该算法在Louvain算法的基础上使用模块度Q的增益度函数dq判断节点是否具有重叠性,并且发现重叠社区;设计实验验证该算法,使用经典数据集American College Football对该算法与常用重叠社区发现算法CPM、LFM和COPRA进行实验对比,结果表明:增益度函数dq能判断重叠节点,且通过找到社会网络中的重叠节点发现重叠社区;该算法在重叠模块度EQ上比CPM、LFM和COPRA算法分别提高17.05%、12.81%和9.45%,在运算时间上比CPM算法、COPRA算法分别增加了12.62%、7.15%,比LFM算法减少了23.06%,表明在综合重叠模块度EQ与算法时间上,本文基于Louvain重叠社区发现算法都优于其他的算法。     

基于密度峰值聚类标签传播的社区发现方法

社区发现的目标是发现复杂网络的结构、行为和组织形式。标签传播算法是一种快速有效的社区发现算法,然而在初始的标签传播算法中,节点的结构信息和特征信息没有得到充分利用,且存在标签传播过程不稳定的问题。针对上述问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法和标签传播算法的有向加权复杂网络社区发现算法(DPC-LPA)。该算法首先根据节点的结构和特征对其进行加权,充分利用了结构信息和特征信息;然后,采用改进的密度峰值聚类算法来寻找网络的社区中心,并据此构建初始社区,提高了社区划分的质量;其次,基于节点相似度和节点权重,合理确定标签传播的更新顺序,并通过衡量节点间标签传播的强度来完成标签传播,解决了标签传播算法不稳定的问题。最后,在CiteSeer、Cora、WebKB和SCHOLAT真实数据集上,将DPC-LPA算法与DCN、WCF-LPA、CLPE算法进行对比实验。实验结果证明了DPC-LPA算法的可行性和有效性：从模块度来看,利用DPC-LPA算法划分的社区具有更加显著的社区结构;从调整兰德系数来看,DPC-LPA算法的社区划分质量更稳定;从运行时间来看,DPC-LPA算法具有较高的效率。     

基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.     

基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域.传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求.人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络...     

一种基于网络嵌入的社区发现方法

社区发现是社会网络分析的重要任务,有助于理解中观尺度的网络结构.现有的诸多社区发现方法仅考虑网络的拓扑信息,忽略了网络中每个节点所包含的属性信息.为此,本研究首先基于社会网络的拓扑结构信息与节点属性信息分别构建初始特征矩阵;然后基于网络嵌入模型,融合初始特征矩阵的主成分信息,构建共识嵌入矩阵;最后,给出社会网络中"领袖节点"的泛化定义形式,并提出一种改进的图聚类算法(LIK-means)挖掘社会网络中潜在的社区结构.实验表明,LIKmeans较其他经典算法有较好的可扩展性,同时在真实社会网络中的社区识别精度更高.     

基于DCBM的马尔可夫谱聚类社区发现算法

谱聚类划分算法是经典社区发现算法之一,由于目前构造的相似图承载的社区结构信息较少,导致聚类效果与理想效果具有较大差距,因此,提出了基于DCBM的马尔可夫谱聚类社区发现算法MSCD.首先,基于DCBM模型提出了以节点间连接概率为元素的概率矩阵,并建立了概率矩阵与相似矩阵之间的映射关系;其次,利用马尔可夫链重构了谱聚类的相似图;最后,使用重构的相似图对网络进行社区划分.在人工合成网络和真实网络上与SC,MRW-KNN和FluidC三种典型算法进行了对比实验.实验结果表明,MSCD算法具有更加高效的聚类性能,能够揭示更加清晰的社区结构.     

基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法

发现复杂网络中的重叠社区是目前复杂网络分析的重要内容。选择社区代表性强的节点作为种子节点进行扩展是基于种子扩展策略重叠社区发现算法的关键,提出了一种基于度信息和邻域连通性的节点邻域中心性度量指标,并在此基础上提出了一种基于局部邻域连通性的重叠社区发现算法（Local Neighbor-hood Connectivitybased overlapping community detection Algorithm,LNCA）。首先计算每个节点的局部邻域连通熵和邻域中心性cc,选择中心性高的节点作为种子节点;然后采用带重启的随机游走策略扩展种子节点并得到初始社区;最后合并重叠度较大的社区得到最终社区发现结果。在6个带真实社区标签的网络和9个无真实社区标签的网络上,与SLP A、DEMON、CPM、Node_Perception、Ego_Networks、Egonet_Splitter等6个经典重叠社区发现算法进行比较,结果表明,在带标签网络上,LNCA算法在重叠NMI和F1分数上优于多数对比算法,可得到与网络真实社区更匹配的社区结...     

基于H指数的改进标签传播算法研究

发现复杂网络中的结构和特征是社区发现的一个重要任务.标签传播算法(LPA)因具有接近线性的时间复杂度,常用于快速处理大规模的社区网络.针对该算法在节点的更新顺序和标签选择策略上存在很大的随机性,严重破坏了算法的稳定性和社区划分结果的准确性.提出了一种基于节点H指数的标签传播算法,即利用节点的综合影响力改进标签传播算法的节点更新顺序和标签选择策略.实验研究表明,改进算法有效地降低了算法的随机性,提高了社区划分的稳定性和准确性.     

一种基于图注意力机制的气温预测模型

积极应对气候变化是可持续发展的目标之一。针对气温准确预测任务,提出了一种基于图注意力机制的气温预测模型。该模型在气温站点组成的拓扑结构上使用了注意力机制,选择性地聚合周围区域的气温特征,再使用神经网络拟合复杂的气温变化规律,得到预测结果。实验使用了2000—2010年京津冀地区的气温数据,经大量实验验证,在极少依赖历史气温数据的情况下,模型能够得到更准确的预测值。模型能够为气候预测和气候灾害预防提供决策支持。     

基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法

为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息。实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升15.299％、1.462％,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性。     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

融合节点影响力与多标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络分析研究的重要目标之一。针对传统多标签传播算法存在的社区发现结果具有随机性、不稳定性,以及忽视节点影响力对标签传播的影响等问题,提出一种基于节点影响力与多标签传播的能够生成稳定社区的重叠社区发现算法。算法在节点影响力的计算、排序和核心节点识别基础上,通过邻居节点初始标签的再处理和基于平衡系数的节点标签异步更新策略,实现复杂网络重叠社区的有效识别。在真实数据集和人工数据集上的实验综合表明,算法性能优于各对比算法,适用于大规模复杂网络。     

融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案

电磁逆散射问题是非线性和病态的,传统的求解方法无法兼顾成像精度和计算效率,而基于深度学习的直接重构方法缺失先验信息,导致学习过程较困难.采用结合衍射层析成像（DT）算法和融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案,求解电磁逆散射问题,将基于Born近似的DT算法重建的粗糙图像作为U-Net的输入,有效利用先验信息,提高逆散射问题求解的效率和精度.此外,在U-Net每次的下采样过程中加入注意力机制,进一步提高了目标散射体相对介电常数和位置的重建精度.实验结果表明,相比未引入注意力机制的方案,融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案重建误差较小,可实现相对介电常数分布的高精度重建.     

基于SNMP协议的网络拓扑发现算法

网络拓扑发现对于现代网络管理是一个重要的课题,尤其是第2层网络拓扑发现是一个难题.针对这一难题,基于大多数网络设备都支持的SNMP协议,提出了一个快捷、高效的算法,并对该算法进行了详细的描述,用该算法进行了真实环境的测试,测试结果和真实网络情况完全吻合,说明了此算法是一个有效的拓扑发现算法.     

一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法

提出一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法.首先根据度和平均度评估标准,筛选出核心节点作为初始核心节点集,然后基于节点相异度进行划分,直至社团结构划分完成.实验结果证明,与其他一些算法相比,该算法的划分效果比较精确且易于实现.     

变分自编码器和注意力机制的异常入侵检测方法

针对传统的机器学习算法在检测未知攻击方面表现不佳的问题,提出了一种基于变分自动编码器和注意力机制的异常入侵检测方法,通过将变分自编码器和注意力机制相结合,实现使用深度学习方法从基于流量的数据中检测异常网络流量的目标。所提方法利用独热编码和归一化技术对输入数据进行预处理;将数据输入到基于注意力机制的变分编码器中,采集训练样本中隐含特征信息,并将其融入最终潜变量中;计算原始数据与重建数据之间的重建误差,进而基于适当的阈值判断流量的异常情况。实验结果表明,与其他入侵检测方法相比,所提方法明显改善了入侵检测的精度,不仅可以检测已知和未知攻击,而且还可以提高低频次攻击的检测率。