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...     

基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法

[目的]现有的多分辨率层次社区发现方法需要搜索分辨率参数得到特定层次的社区划分,且无法利用网络拓扑与节点属性之间的关联获取社区结构信息.为解决这些限制,本文提出一种基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法HCEG.[方法]首先在图增强过程中对原始网络进行重构,使得构建的初始社区种子能涵括节点属性和拓扑信息,然后对初始种子社区集进行合并,再采用基于图神经网络的方法进行拓展,以搜寻网络中不同层次的社区划分.[结果]与其他SOTA方法相比,所提出的HCEG方法可以准确地找到不同类型真实网络中的分层社区结构,并可在不同规模的真实网络中可以获得良好的社区发现性能.[结论]在社交网络、引文网络、网页超链接网络等真实数据集上的一系列实验,验证了HCEG方法的可行性和有效性.     

基于相似度的加权复杂网络社区发现方法

针对加权复杂网络中的社区结构发现问题,本文定义基于权重关系的相似度,并在此基础上定义了节点中心度和归属度,改进GN算法的模块度评价函数,提出一种基于相似度的中心聚类算法(SCC).该算法通过计算节点间的相似度,选取合理的中心度大的节点作为社区中心节点,最后基于节点归属度来聚集从而形成社区;同时,提出了用相似度代替边介数的改进GN算法SGN.通过理论分析,并在数据集上进行实验验证,结果表明SCC算法与WGN算法、SGN算法相比,速度和精度上均有较大改善.同时与I2C算法相比,社区的划分有效性更好.     

一种改进的标签传播快速社区发现方法

标签传播社区发现方法LPA(Label Propagation Algorithm,简称LPA)和已有的一些算法相比具有算法复杂度低、思想简单、不需要指定社区数量等优点,但相比于传统社区发现方法(如GN)也有准确率较低的缺点。文章提出了一种改进的、基于节点局部相似性的标签传播算法LPALS(Label Propagation Algo-rithm based on Local Similarity,简称LPALS)。实验结果表明,LPALS算法在提高准确率的同时也保证了算法具有较低的时间复杂度。     

基于密度峰值和网络嵌入的重叠社区发现

密度峰值是一种基于密度的聚类算法,该算法假设类簇中心点具有较高的密度且被密度较小的节点包围.由于图结构的性质,密度峰值无法直接适用于网络结构,现有的基于密度峰值的社区发现算法大部分是基于图的拓扑结构或者邻接矩阵度量节点近似度,这种方法往往引入较大的计算复杂度.文中结合网络嵌入方法通过低维向量表示网络中的节点信息,提出了...     

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。     

复杂网络中的社区发现--理论与应用

复杂网络是对于复杂系统的高度抽象,其中许多性质如小世界性质、无标度性质以及聚集性质等等已经得到了充分的研究。大量文献表明,复杂网络呈现出的社区结构(Communitystructure)特性,以及如何在大型网络中高效地发现社区(Communityfinding)问题是近年来复杂网络的研究热点。本文较为全面地综述了关于社区发现方面的概念、理论、算法及应用等,期望对于社区发现问题的进一步研究及若干基本问题的早日解决起到一定作用。     

基于向量划分的复杂网络社区结构发现

社区结构是复杂网络最重要的结构特性之一,通过优化模块度来进行社区结构发现是目前使用最为广泛的一类方法.通过将网络看做有向图,模块度矩阵可表示为顶点的有向边向量表示的交叉协方差矩阵,但是该矩阵不是正定的.现有方法通过对该矩阵的进行谱分解,提取大于零的特征根对应的成分,将社区发现问题描述为向量划分问题.本文通过修正交叉协方差矩阵的对角线,使之满足正定性条件,将其表示为顶点向量的内积矩阵.因此,无须对模块度矩阵进行谱分解,甚至无须显式计算顶点的表示向量,就可以将基于模块度的社区发现问题重构为一个向量划分问题.进一步,从向量划分的角度解释了有限分辨率现象的根源,设计了以最大化向量夹角为指导的贪婪算法,该方法比直接优化模块度的方法有更高的异质社区分辨能力.在合成网络和真实网络上分别进行了实验验证,实验结果证实了所提方法的可行性和有效性.     

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.     

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.     

异构网络表示学习方法综述

现实生活中存在的网络大多是包含多种类型节点和边的异构网络,比同构网络融合了更多信息且包含更丰富的语义信息。异构网络表示学习拥有强大的建模能力,可以有效解决异构网络的异质性,并将异构网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中,以便于下游任务应用。通过对当前国内外异构网络表示学习方法进行归纳分析,综述了异构网络表示学习方法的研究现状,对比了各类别模型之间的特点,介绍了异构网络表示学习的相关应用,并对异构网络表示学习方法的发展趋势进行了总结与展望,提出今后可在以下方面进行深入探讨:1)避免预先定义元路径,应充分释放模型的自动学习能力;2)设计适用于动态和大规模网络的异构网络表示学习方法。     

基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作。实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F_1值为0.815。基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型。因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景。     

异构无线网络资源分配算法研究综述

随着通信业务需求的快速增长,无线通信网络正朝着异构化的方向演进.面对复杂的5G通信场景,实现不同网络之间的资源共享、干扰管理、提高系统容量,异构网络资源分配问题成为了资源管理的关键技术难点.针对该问题,对异构无线网络资源分配进行了综述与展望.介绍了异构无线网络的基本概念、网络分类,阐述了不同类型蜂窝网络的传输参数特性.按信道状态、网络结构以及优化目标等方式,对当前异构无线网络资源分配算法的研究现状进行了阐述与分析.此外,对异构无线网络资源分配所面临的问题和未来的研究趋势进行了展望,并在此基础上进行了总结.     

融合图卷积神经网络的文本情感分类

文档级别情感分类旨在预测用户对评论文本的情感极性标签。最近研究发现,利用用户和产品信息能有效地提升情感分类性能,然而,现有大多数研究只关注用户与评论、产品与评论的信息,忽略了用户与用户、产品与产品之间的内在关联,因此,本文提出一种融合图卷积神经网络的文本情感分类模型。首先,根据数据集构建了用户与用户关系图、用户与产品关系图;然后,融合两种关系图形成异质图,并使用图卷积神经网络学习用户与用户、产品与产品之间的内在联系,获得更好的用户和产品表示;最后,使用融合CNN的用户注意力和产品注意力机制的分层网络进行情感分类。实验结果表明,在公开数据集IMDB、Yelp2013和Yelp2014上,本文提出的模型能取得较好的分类效果。     

基于加权谱分析的用户网络社团协作推荐方法

推荐技术是解决信息过载的一种有效方法.为将纷杂的网络世界中人的行为和信息服务粘合在一起,提出了基于网络社团的协作推荐方法.利用加权谱分析提高特征向量的社团划分贡献度,充分考虑社团内用户的评价风格,将社团内用户的评价值依照用户评价偏好进行了均一化处理,最后按项目相似度对目标项目的评价进行预测.实验结果表明该方法具有较好的推荐性能.     

信息网络表示学习方法综述

网络表示学习方法将信息网络表示为低维稠密携带网络节点特征信息的实数向量,应用于下游机器学习任务的输入,随着机器学习与深度学习的发展,网络表示学习拥有强大的建模能力且应用广泛。对网络表示学习方法、应用进行了归纳总结。首先,对当前国内外网络表示学习方法进行梳理归类,分为传统方法、基于网络结构的嵌入、融入属性信息的嵌入,以及基于谱域的图卷积、基于空间的图卷积和图attention网络,按类别对各类模型详细阐述,对比模型之间的适用性和方法特点;其次,介绍了网络表示学习的相关应用,包括推荐系统领域、生物医药领域等,整理常用的数据集、开源实现的表示学习模型和强大的图深度学习库供研究者参考调用;最后,对网络表示学习的发展趋势进行了总结与展望。未来可在深层的图神经网络学习、动态和异构网络的表示、网络模型的泛化能力等方面继续开展研究。     

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。     

基于用户标签的社区发现方法研究

为充分挖掘标签中潜在的用户信息、提供更好的个性化服务,在分析用户标签使用情况的基础上,提出一种面向用户的社区发现方法。综合考虑标签使用频率和稀疏度,并同时使用二者构造一个邻接矩阵进行聚类,最终完成社区发现,并且论证了该方法的可行性。     

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...