检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李俞鑫哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)是一种患病风险与年龄呈正相关的神经疾病,随着老龄化问题的日益严重,该病将给社会带来更大的压力。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术的优势使得基于MRI的影像学数据被广泛应用于A... 详细信息

阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)是一种患病风险与年龄呈正相关的神经疾病,随着老龄化问题的日益严重,该病将给社会带来更大的压力。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术的优势使得基于MRI的影像学数据被广泛应用于AD的研究中。而基因学作为一个新兴且快速发展的领域,其与影像学数据的关联分析,即影像遗传组学更是在AD的研究中取得了诸多成果,为AD的研究带来新方法与希望。对于AD的研究结果表明,其与杏仁核具有相关性,对杏仁核的深入研究能够为阿尔茨海默病的诊治提供科学的解释以及新的研究思路。与将杏仁核整体作为研究对象的方法不同,本文采用了一种从更细致的层面研究AD与杏仁核关系的新思路,即基于杏仁核体素层面构建体素遗传相关性网络,通过对网络的深入分析得到杏仁核子区核团与阿尔茨海默病的相关性。该方法利用阿尔茨海默病神经影像数据计划(ADNI)中的数据进行全基因组关联性(GWAS)分析,将得到的与AD高度相关的SNP结果,与对杏仁核影像学数据进行基于体素的全基因组关联性分析(v GWAS)的结果相结合,构建在AD高度相关SNP影响下的左、右杏仁核体素遗传相关性网络。为对网络进行更为深入的分析,本文使用标签传播算法并对该算法进行了部分改进,改进后的算法在真实数据集上的实验结果证实其与同领域经典算法相比性能更优。利用改进后的标签传播算法对该体素遗传相关性网络进行深入研究,发掘AD与杏仁核各子区的潜在关系。通过对网络的划分结果进行分析,我们发现左、右杏仁核遗传相关性网络在与AD高度相关SNP的影响下都被划分为3个内部相似性较大的杏仁核子区核团。左杏仁核中,EPHA1基因和ABCA7基因与基底核团有较强的遗传相关性;SLC24A4基因和PTK2B基因与外侧核团有较强的遗传相关性,ZCWPW1基因和FERMT21基因与多子区核团有较强的遗传相关性;右杏仁核中,ABCA7基因和SLC24A4基因与基底核团有较强的遗传相关性;ZCWPW1基因和PTK2B基因与外侧核团有较强的遗传相关性,MS4A6A基因和CR1基因与多子区核团有较强的遗传相关性。对该遗传相关性网络的分析从更细致的角度解释了AD和杏仁核各个子区关联。

关键词：阿尔茨海默病杏仁核基因关联研究标签传播算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于随机游走的改进标签传播算法

引用

计算机应用 2020年第12期40卷 3423-3429页

作者：郑文萍岳香豆杨贵山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随... 详细信息

社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法(LPARW)。首先,根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序,从而得到节点的更新顺序;然后,遍历节点的更新序列,对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算,若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值,则将排序在其之前的节点选为种子节点;最后,将种子节点的标签传播给其余的节点,得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析,实验结果表明所提算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法,可见该算法具有很好的社区划分效果。

关键词：复杂网络社区发现标签传播算法随机游走种子扩展策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于节点重要性与相似性的标签传播算法

引用

计算机系统应用 2021年第10期30卷 218-223页

作者：林天森孙飞翔华南师范大学计算机学院广州510631

标签传播算法是一种常用的社区发现方法,具有近似线性的时间复杂度,但该算法存在随机性和不稳定性.为了解决标签传播算法存在的准确性低和稳定性差的问题,本文提出了基于节点重要性与相似性的标签传播算法(Label Propagation Algorithm ... 详细信息

标签传播算法是一种常用的社区发现方法,具有近似线性的时间复杂度,但该算法存在随机性和不稳定性.为了解决标签传播算法存在的准确性低和稳定性差的问题,本文提出了基于节点重要性与相似性的标签传播算法(Label Propagation Algorithm based on node Importance and Similarity, LPA_IS).首先,基于节点重要性提出种子节点集和算法更新序列的获取方法.其次,利用节点重要性与相似性提出了一种计算标签综合影响力的方法,任意节点根据其邻居标签的综合影响力更新自身的标签.在真实网络和人工合成网络上进行实验,结果表明,与其它5种典型标签传播类算法对比, LPA_IS算法能够在一定程度上提高算法的准确性和稳定性,并且能够减少算法的迭代次数.

关键词：社区发现标签传播算法节点重要性相似性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进标签传播算法的电力系统并行恢复分区方法

引用

电网技术 2018年第6期42卷 1776-1782页

作者：和敬涵李长城张沛王小君冯丽北京交通大学电气工程学院北京市海淀区100044 国网重庆市电力公司重庆市渝中区400014

制定合理有效的分区方案是并行恢复的首要任务。由于电网运行的潮流分布能够反映系统内节点之间联系的紧密程度,为了达到更有效的分区目的,结合复杂网络社区发现理论和潮流信息,提出一种基于改进标签传播算法的电网并行恢复分区方法。... 详细信息

制定合理有效的分区方案是并行恢复的首要任务。由于电网运行的潮流分布能够反映系统内节点之间联系的紧密程度,为了达到更有效的分区目的,结合复杂网络社区发现理论和潮流信息,提出一种基于改进标签传播算法的电网并行恢复分区方法。首先给黑启动电源分配不同的子区标签,再根据停电前支路潮流信息构建电网节点的标签传播矩阵。反复将节点标签的信息在电网中传播,直至各节点标签信息不再发生变化,则具有相同标签的节点被划分到同一个子区。针对传统标签传播算法可能出现的标签振荡现象,提出了同时考虑邻接节点标签和自身历史标签的节点标签影响策略。通过IEEE 39节点系统的仿真表明,所提方法得到的分区结果在区间功率交换、最大子区规模和模块度方面效果显著。最后利用某省级电网的实际数据进行仿真分析,验证了所提方法用于实际系统的有效性。

关键词：并行恢复分区方法潮流分布标签传播算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于速度优化和社区偏向的标签传播算法

引用

数据分析与知识发现 2018年第3期2卷 60-69页

作者：张素琪高星霍士杰郭京津顾军华天津商业大学信息工程学院天津300134 河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401

【目的】减少标签传播算法的无效更新、解决算法准确率低的问题。【方法】引入节点信息列表以指导更新过程,避免不必要的更新,从而加快执行速度;采取基于节点对社区偏向程度的更新规则,提高社区划分的准确率。【结果】实验结果表明,相... 详细信息

【目的】减少标签传播算法的无效更新、解决算法准确率低的问题。【方法】引入节点信息列表以指导更新过程,避免不必要的更新,从而加快执行速度;采取基于节点对社区偏向程度的更新规则,提高社区划分的准确率。【结果】实验结果表明,相比标签传播算法和两种较好的改进算法,本文提出的基于速度优化和社区偏向的标签传播算法在较大规模网络上的迭代次数减少了几十倍,在真实网络数据集的模块度相对较高,在LFR基准网络数据集的归一化互信息值和F-measure值分别有明显提高。【局限】更新顺序具有随机性,需进一步研究。【结论】本文算法在提高执行速度的基础上,提高了社区发现的准确率。

关键词：标签传播算法节点信息列表节点对社区偏向程度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于加权聚类集成的标签传播算法

引用

智能系统学报 2018年第6期13卷 994-998页

作者：张美琴白亮王俊斌山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

标签传播算法(LPA)是一种高效地处理大规模网络的社区发现算法,由于其近乎线性的时间复杂度而受到广泛关注。然而,该算法每个节点的标签依赖于其邻居节点,其迭代速度和聚类有效性对标签信息的更新顺序非常敏感,影响了社区发现结果的准... 详细信息

标签传播算法(LPA)是一种高效地处理大规模网络的社区发现算法,由于其近乎线性的时间复杂度而受到广泛关注。然而,该算法每个节点的标签依赖于其邻居节点,其迭代速度和聚类有效性对标签信息的更新顺序非常敏感,影响了社区发现结果的准确性和稳定性。基于该问题,提出了一种基于加权聚类集成的标签传播算法。该算法利用多次标签传播算法的结果作为基聚类集,并用模块度评估每个基聚类的重要性,使其作为节点相似性度量的权值形成加权相似性矩阵,最后通过层次聚类得出最终的社区划分结果。在实验分析中,该算法和其他5个具有代表性的标签传播算法的改进算法在真实数据集上进行了比较,展示了新算法能有效地提高标签传播算法的社区发现精度。

关键词：数据挖掘网络数据社区发现标签传播算法聚类集成基聚类模块度加权度量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法

引用

计算机应用 2018年第5期38卷 1320-1326页

作者：顾军华霍士杰王守彬田喆河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据实验室(河北工业大学) 天津300401

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列... 详细信息

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列表来指导更新过程,提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新;采取基于社区相似性的更新规则,提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验:相比LPA和三种较好的LPA改进算法,FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍,真实社会网络的模块度也相对较高,在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上,提高了算法的稳定性和准确率。

关键词：社区发现算法标签传播算法节点信息列表节点中心性社区相似性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向网络数据的改进标签传播算法设计与实现

面向网络数据的改进标签传播算法设计与实现

引用

作者：张美琴山西大学

学位级别：硕士

现实生活中,许多大型复杂系统都是以网络的形式存在的。随着信息量的增加,网络的规模也越来越大,比如微博社交网络、交通网络、大型电力网络、生物神经网络等等。因此,挖掘网络的内在结构,对于更好的分析和运用网络具有至关重要的意义... 详细信息

现实生活中,许多大型复杂系统都是以网络的形式存在的。随着信息量的增加,网络的规模也越来越大,比如微博社交网络、交通网络、大型电力网络、生物神经网络等等。因此,挖掘网络的内在结构,对于更好的分析和运用网络具有至关重要的意义。社区发现正是挖掘复杂网络的研究热点之一,它是探索和理解网络如何工作的一个重要方法。目前,已经有许多社区发现方法被提出,其中标签传播算法(LPA)是处理大规模网络的一种重要算法,由于其拥有线性时间复杂度而受到广泛关注。但由于该算法中每个节点的标签更新依赖于其邻居节点的标签,标签的更新顺序对算法的迭代速度和聚类效果非常敏感,所以直接影响了社区划分结果的准确性和稳定性。基于以上的问题,本文提出了两种基于标签传播算法的改进算法,具体研究内容如下。(1)提出基于加权聚类集成的标签传播算法。该算法利用聚类集成技术,对多次标签传播算法产生的结果集进行融合,并通过模块度对单个基聚类的有效性进行评估,以此来构建加权相似性矩阵,最后采用层次聚类方法形成更理想的社区划分结果。通过将提出的新算法与其他改进的标签传播算法在真实数据集上进行的实验比较,结果显示,在NMI指标和ARI指标上的结果都能展示出新算法能有效的提高社区发现的鲁棒性。(2)提出基于节点重要性的标签传播算法。该算法通过将信息熵和模块度结合的方式来评估一个节点的重要性,并将节点按照节点重要性从高到低排序,然后使标签从关键节点开始传播,并且选择其最重要的邻居节点的标签来更新自身的标签,从而提高了社区发现的准确性。最后,将新算法和近几年几个改进的标签传播算法在一些典型的社区网络上进行了对比实验分析,实验结果展示出基于节点重要性的标签传播算法能有效地提高社区发现的质量。本文从不同的角度对标签传播算法进行了改进,且改进后的算法能有效地提高社区发现的质量。新算法的提出为网络数据的分析提供了新的技术支持,也为更准确地挖掘网络社区提供了更为广泛的应用价值。

关键词：网络数据社区发现标签传播算法聚类集成节点重要性评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂网络社区发现中标签传播算法的研究与应用

引用

信息与电脑 2018年第3期30卷 53-54页

作者：金爽云南财经大学信息学院云南昆明650000

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到... 详细信息

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到广泛应用。笔者研究了复杂网络社区发现中标签传播算法的应用。

关键词：复杂网络社区发现算法标签传播算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种结合节点局部影响力的标签传播算法

引用

小型微型计算机系统 2017年第6期38卷 1299-1304页

作者：许合利宁念文牛丽君河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、... 详细信息

标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、邻节点的消息传播能力、局部密度分布等因素,将近似集聚系数和节点局部密度引入到CRD系数的计算中,从而更精确的衡量节点在网络中的重要程度;然后,根据CRD系数对LPA算法的节点标签更新策略进行改进.实验结果表明,改进后的算法不仅提高了社区划分的质量,而且也表现出较好的鲁棒性.

关键词：标签传播算法节点影响力 ClusterRank系数节点局部密度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：