具有结果多样性的近似子图查询算法

针对大型图中的各种top-k近似子图查询算法存在的顶点重叠度高、无法满足多样性匹配结果输出等问题,提出具有最大顶点覆盖集的多样性近似子图查询算法.该算法建立基于近邻关系和基于区域划分的双重索引,并为相互关系紧密的同标号顶点建立簇索引.在图查询过程中,利用近邻特征为查询图中的每个顶点快速筛选出满足局部匹配要求的候选顶点集,并从不同区域找到多个满足要求的近似匹配子图,避免了查询结果间的高重复率.同时,基于区域和同标号近邻簇的划分,优先查找属于不同划分或不同簇顶点的匹配,减少了不同区域划分间的交互,提高了查询的效率.在大量数据集上的实验结果验证了该算法在查询效率和结果多样性等方面的有效性.     

SLAM中融合形状上下文和随机步进的图匹配数据关联算法

提出了一种在非确定环境下求解SLAM数据关联问题的图匹配算法. 算法建立了SLAM中数据关联的图论模型,对图模型节点提取了不依赖位置信息的形状上下文特征(shape context,SC),最后通过二次加权随机步进算法(reweighted random walks,RRW)得到图匹配问题的优化解. RRW&SC图匹配算法充分利用了路标间的拓扑结构关系以及路标间的形状结构,极大地扩展了数据关联时所依据的几何信息量. 仿真实验结果表明,与传统算法相比,该算法能有效处理SLAM中噪声干扰增加、机器人迷失、路标被动态遮挡等不确定程度高、歧义性大环境中的数据关联.      

基于改进TADW的链路预测算法

针对经典的节点相似性链路预测算法只考虑网络拓扑结构或者节点属性信息的问题,使用词嵌入模型Word2vec学习得到节点文本属性信息的表示,进而改进TADW(text-associated deep walk)算法,弥补其语义信息表示能力的不足.基于改进的TADW图嵌入方法提出一种融合网络拓扑结构和节点属性信息的相似性指标,并基于此相似性指标提出链路预测算法.在三个真实数据集上的实验结果表明所提出算法可以提高预测精度,并具有更好的鲁棒性,同时使用图嵌入的方法有效解决了网络数据的稀疏性问题.     

采用方向场配准和图匹配的指纹匹配算法

提出一种新的指纹匹配算法.在配准阶段,引入局部方向场匹配,并结合局部细节点拓扑结构匹配以进行指纹对齐;在对齐后的匹配中,首先在两个指纹的细节点集之间进行弹性匹配,得到一个由匹配的细节点对组成的相似集,然后以相似集中的细节点做顶点,以各顶点之间的连线为边,为输入指纹和模板指纹组成对应的拓扑图进行图匹配;还引入了全局方向场匹配,并与细节点集匹配进行融合,以提高算法的精度.采用FVC2002公布的指纹库进行对比实验,结果证明了算法的有效性.     

并行环境下基于图着色理论的空间数据部署

在面向计算部署到数据节点端执行的分布式并行环境下,提出一种基于图着色理论的适用于矢量空间数据的部署方法,将空间数据粒度的部署问题转化为图顶点着色的过程,提高了任意空间区域的信息查询效率.给出基于图着色理论的数据部署方法,并通过节点的任务量进一步改进算法,使得该算法可实现海量空间数据粒度的离散化部署,提高了空间数据检索和查询的并行化程度,充分利用了并行计算资源.     

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法

为采用定向天线的特点解决无线自组网中节点异构、能量有限、带宽受限的问题,提出了一种基于定向天线的异构无线自组网拓扑控制算法K-DRNG.该算法包括三个阶段:信息收集阶段,节点控制发射功率,通过扇区转换机制收集邻域拓扑信息;拓扑构建阶段,节点根据链路权重和节点剩余能量构建定向邻近图;拓扑优化阶段,构建初始拓扑子图及添加或删除方向性链路,确保生成拓扑的双向连通性.仿真结果表明,算法能够降低网络中的节点平均能耗,提高无线资源空间复用性,改善网络性能.     

一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法

如果从一个图中去掉某些顶点后得到的导出子图是无圈图，则所去的那些顶点组成的集合就是原图的反馈点集。本文讨论外平面图的反馈点集并给出了一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法。     

基于异质图神经网络的推荐算法研究

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法.该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合.两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40％.     

P2P网络借贷平台中债权匹配问题的建模及算法研究

在P2P网络借贷平台中,债权匹配问题即如何匹配贷款人与借款人,使得平台的效率及效益最高是一个非常重要的问题.针对P2P网络借贷问题中的债权匹配问题,建立了以借款人与贷款人双方的满意程度最大为目标的数学模型,提出了一种基于满意度的搜索算法,基于该算法对债权匹配问题进行了求解,并通过数据实验验证了该算法的有效性.     

基于图多层感知机的节点分类算法

多数图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)通过设计复杂的节点信息传递和聚合方式,以提升节点分类等图分析任务的实验表现,而本文提出了一种无需信息传递和聚合的图多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)模型A&T-MLP,利用属性和拓扑信息引导的对比损失来增强模型表征能力。A&T-MLP首先使用属性矩阵和邻接矩阵计算节点间的属性和拓扑相似度;然后使用基于相似度信息引导的对比损失,增大特征空间中相似节点的一致性和不相似节点的差异性;最后构建多层感知机模型并引入交叉熵损失进行端到端训练。在节点分类任务中,A&T-MLP表现优于基线模型,Wikipedia数据集上的Micro-F1和Macro-F1相较GNN模型图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)提升了15.86%和13.64%。实验结果表明,A&T-MLP能够通过对比损失保留丰富原始图的信息,提升模型性能。此外,A&T-MLP在处理拓扑信息不准确的图数据时具有较为明显的优势,即使在缺失80%拓扑信息的极端情况...     

基于异构融合和判别损失的图嵌入聚类

针对自动编码器仅对单个数据所包含的内容信息进行特征提取,忽略了数据之间结构信息的问题,提出一种基于异构融合和判别损失的深度图聚类网络.首先,将两个自动编码器获取的异质信息进行融合,解决了采用单一自动编码器提取特征时的信息丢失问题;其次,在聚类训练模块基于类内分布一致性设计判别损失函数,使模型可以端到端地训练,避免了两阶段训练方法中出现特征提取与聚类算法提前假设不匹配的情况;最后,在6个常用数据集上进行实验并验证了该方法的有效性.实验结果表明,与现有的大多数深度图聚类模型相比,该方法在非图数据集和图数据集上的聚类性能有明显提升.     

一种面向图集合的相似性搜索技术

目前图相似性的研究工作主要集中在子图的匹配,而没有充分关注图集合之间的匹配.针对这一问题,提出了一种基于过滤-求精框架的GSSS算法;提出了一种图集合距离定义,设计了Number,Size,Complete edge和Lower bound过滤器减小搜索空间,优化了图集合距离的计算;设计并优化了一种增量式的多层倒排索引,提高了查询效率,适应数据集的动态变化.真实数据集上的大量实验验证了GSSS算法的有效性和高效性.     

基于隐空间映射的顶点带属性网络的链接预测

对顶点带属性的网络中潜在的链接进行预测,提出一种基于隐空间映射的网络链接预测方法.首先将以邻接矩阵表示的拓扑空间和以属性信息表示的属性空间映射到同一个低维隐空间,使得映射后的隐空间尽量保持顶点间在拓扑空间和属性空间的相似性信息,然后根据顶点在隐空间的向量表达,计算顶点之间的相似度.结果表明,该方法预测精度高且运行时间短.     

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...     

基于关系图邻接矩阵逼近的推荐系统

在基于关系图约束的推荐方法中,引入用户图(项目图)约束的目的是保持原始的高维用户表征空间(高维项目表征空间)与低维的隐性用户表征空间(隐性项目表征空间)之间用户关系(项目关系)的一致性.不同于传统的基于关系图Laplacian矩阵的一致性约束,本文提出一种基于关系图邻接矩阵逼近的推荐模型,从相似性空间一致性角度进行约束,在保持高维表征空间与低维隐性空间的一致性关系的同时,可以一定程度上避免局部过拟合问题.在EachMovie与MovieLens数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性.     

图的正面影响控制集中贪婪算法的设计与分析

对于没有固定基础设施的无线传感器网络,设计一个优良合理的拓扑控制协议是关键.根据图的控制集在无线传感器网络组建虚拟骨干网的应用,研究了图上控制集问题的一个变形—正面影响控制集问题.针对图中是否存在孤立顶点,分两种情形讨论,设计了相应的贪婪算法,并分析了算法的性能比.     

一种工程图检索方法在匹配优化问题中的应用

以二维工程图检索系统的设计与开发为背景,提出一种基于非精确图匹配的二维工程图检索方法.该方法首先将二维工程图转化为一种基于图元的属性化邻接图;然后计算目标模型与被检索模型的属性化邻接图之间顶点相容程度矩阵与边相容程度矩阵,并由此建立顶点匹配矩阵M的目标优化函数;最后运用Sinkhorn行列交替规范化方法求解匹配优化问题.在匹配过程中,充分利用属性邻接图的顶点与边属性信息动态裁剪搜索空间,实现快速匹配.实验结果表明,该方法能够检索到不同相似程度的二维工程图,并且检索效率也能满足实际要求.     

面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

基于随机游走的进化计算社区发现

网络结构关系错综复杂,在复杂网络上寻找最优的社区结构是一个NP-Hard问题,进化计算被认为是解决这类问题的有效方案,人们尝试利用群智能方法来搜索最优的社区结构。目前,针对包含节点属性的属性网络,基于进化计算的社区发现方法还面临若干挑战：（1）基因编码策略都直接或间接采用邻位编码,致使算法的搜索空间受限于拓扑结构,属性信息利用程度低,导致算法精度不足;（2）缺少对社区边缘度较小的节点的考虑,造成社区边界识别较低。针对上述问题,提出了一种基于随机游走的进化计算社区发现算法。首先,设计了一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略,以准确识别社区边界,提高社区发现的精度。其次,设计了综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略,使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用,以提高社区划分的质量。通过在真实和人工数据集上实验,验证了提出的新算法能够比现有方法得到更好的社区划分。     

基于邻接矩阵的网络流量检测点选取算法研究

为对网络流量进行有效检测,考虑网络节点的流守恒,把网络流量检测点选取问题抽象为无向图的弱顶点覆盖问题.基于图论中邻接矩阵的概念,在满足对任意顶点度数大于2的假设条件下,提出一个求解弱顶点覆盖问题的近似算法.通过将求解弱顶点覆盖集中点与边的关系转化为点与点的关系,降低了矩阵计算复杂度.仿真实验表明,与现有算法相比,新算法能够选取出更小的弱顶点覆盖集,部署更少的网络流量检测点,减轻了由网络流量数据收集造成的额外负担.