检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘慧慧西安电子科技大学

学位级别：硕士

在我们日常生活中,有着许多不同的网络,例如人和人之间的关系网络,贸易网络,交通网络等等。在现实生活中有各种各样的网络。对这些网络进行社区发现具有极大的意义,如在人际关系网中,可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体,方便进行... 详细信息

在我们日常生活中,有着许多不同的网络,例如人和人之间的关系网络,贸易网络,交通网络等等。在现实生活中有各种各样的网络。对这些网络进行社区发现具有极大的意义,如在人际关系网中,可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体,方便进行不同的宣传策略;在交易网中,不同的社区代表不同购买力的客户群体,方便为他们推荐合适的商品;在资金网络中,社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟,方便安全部门进行相应处理;在相似店铺网络中,社区发现可以检测出商帮、价格联盟等,对商家进行指导等等。对于社交网络进行社团挖掘具有重要的应用场景。本文主要研究如何提高标签传播算法的稳定性和准确性。提出了二社团结构作为标签传播算法的起点,从而有效地限制了标签在社团之间的传播,提高标签算法的准确性和稳定性。同时为了更加充分地利用先验知识,本文提出了基于核社团的先验知识利用方法,更加充分地利用先验知识,从而使得社团结构更加明显。本文综合标签传播限制策略以及利用先验知识方法,提出了基于传播限制的标签传播算法。基于传播限制的标签传播方法对人工网络,Football以及Zachary的数据集进行了验证分析。通过试验结果发现,相对于原始标签传播算法,采用二社团结构后能够有效地限制标签在社团之间的传播。对于结构明显的社团,两种方法具有相同的性能。在社团结构不明显时,基于传播限制的标签传播算法能够有效发现其社团结构。因此基于传播限制的标签传播算法对于原始标签传播算法存在的不稳定性及社团融合问题有所改进。

关键词：社区发现标签传播算法先验知识传播限制

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一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法

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广西科学院学报 2017年第1期33卷 12-18页

作者：张超武先强董荣胜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

【目的】提高现有的基于相干邻居亲近度(Coherence neighborhood propinquity)的标签传播算法(Label propagation algorithm,LPA)社区发现的准确性,并减少标签传播过程花费的时间。【方法】在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出... 详细信息

【目的】提高现有的基于相干邻居亲近度(Coherence neighborhood propinquity)的标签传播算法(Label propagation algorithm,LPA)社区发现的准确性,并减少标签传播过程花费的时间。【方法】在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一种改进的CNP-LPA+算法,在预处理阶段结合相干邻居亲近度与节点间依赖度,将依赖度高的节点并入本区域内的核心节点,并在得到的核心CNP网络基础上传播标签,显著提高了社区发现的质量。选取CNP-LPA算法使用的6组社交网络数据集,采用模块度Q评估LPA、CNP-LPA、CNP-LPA+3种算法的划分结果。【结果】CNP-LPA+算法在所有数据集上均取得了最高的Q值,有效提高了算法的准确性,并减少了标签传播过程花费的时间。【结论】CNP-LPA+算法是有效的。

关键词：社区发现标签传播算法相干邻居亲近度节点间依赖度核心CNP网络

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自适应标签传播算法的研究及其应用实现

自适应标签传播算法的研究及其应用实现

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作者：耿鲁阳重庆大学

学位级别：硕士

近几年,互联网飞速发展而产生了海量的数据,对海量数据的处理催生了数据挖掘技术。而社区发现技术是数据挖掘的重要组成部分,已经成为众多学者的研究热点。社区发现算法可以发现存在于各种网络中的潜在社区,从而可以对不同的社区进行进... 详细信息

近几年,互联网飞速发展而产生了海量的数据,对海量数据的处理催生了数据挖掘技术。而社区发现技术是数据挖掘的重要组成部分,已经成为众多学者的研究热点。社区发现算法可以发现存在于各种网络中的潜在社区,从而可以对不同的社区进行进一步的挖掘分析。但是社区的多样性,复杂性所带来的庞大数据量也为社区发现带来诸多不便,因此快速收敛的社区发现算法显的越来越重要。基于标签传播的社区挖掘算法以其较低的时间复杂性而得到很大重视。有人在标签传播算法的基础上,提出了衰减标签传播算法以及可以进行重叠社区发现的SLPA(Speaker-Listener label propagation algorithm)算法。但是SLPA算法容易产生怪兽社区,而衰减标签传播算法容易对社区进行过度分割。本文在SLPA算法和衰减标签传播算法的基础上,结合两个算法的优点,提出了自适应控制距离的标签传播算法。该算法的主要特点有:(1)对每一个历史标签限定其传播距离。标签每传播一次它的传播距离就减少一,直到传播距离为零,此时该标签再也不能向其邻居节点传播,这样就阻止了标签的无限传播,减少怪兽社区产生的可能性;(2)自己定义迭代次数。增加迭代次数可以使社区发现的结果趋于稳定,但是会增加怪兽社区产生概率。减小迭代次数会让小社区不被吞噬,但是会增加算法随机性。所以该算法可以自定义迭代次数,使得在随机性和怪兽社区之间找到平衡;(3)算法可以自适应的对怪兽社区进行再次分割。用户可以自己限定怪兽社区的最小节点数量,当检测到已经发现的社区数量大于怪兽社区节点最小数量时,算法就会对发现的怪兽社区进行再次分割,直到所有社区的节点数量都小于怪兽社区节点数量最小值,从而杜绝怪兽社区的产生。通过对不同的网络的实验结果进行分析,表明了相对原始标签传播算法、speaker-listener标签传播算法以及衰减标签传播算法,自适应控制距离的标签传播算法在不影响时间复杂性和社区发现结果质量的前提下,得到的社区数量更加均匀,同时可以有效防止怪兽社区的产生。同时,本文最后制作了一个基于自适应标签传播算法的好友推荐系统,用实际的例子来具体说明基于自适应标签传播算法在实际应用中的作用。

关键词：数据挖掘标签传播算法怪兽社区自适应控制距离好友推荐系统

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基于标签传播算法的致病基因预测方法研究

基于标签传播算法的致病基因预测方法研究

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作者：孙海宾南开大学

学位级别：硕士

利用生物数据，构建分子间关系的复杂网络，从而进行疾病的药物靶点、生物标志物、功能性基因的识别，是当今生物信息学的热点研究问题。本文在充分理解基因表达数据的基础上，构建基因共表达网络，基于标签传播算法，对基因共表达网络... 详细信息

利用生物数据，构建分子间关系的复杂网络，从而进行疾病的药物靶点、生物标志物、功能性基因的识别，是当今生物信息学的热点研究问题。本文在充分理解基因表达数据的基础上，构建基因共表达网络，基于标签传播算法，对基因共表达网络中致病基因的预测方法进行了研究。本文主要工作如下:　　首先，本文介绍了图模型的相关理论知识和构造方法。还详细介绍了标签传播算法的原理和应用。　　其次，本文基于Weighted Gene Co-Expression Network Analysis(WGCNA)，对17239个基因的表达数据进行基因网络的构建。并提出基于聚集系数的HumanNet网络关键节点信息提取的方法。并以此关键节点信息为基础，提出基因共表达网络和HumanNet网络的融合方法。　　然后，本文提出了基于多标签传播机制的基因结构特征提取方法。根据节点之间的权重信息以及拓扑结构信息给予每个节点一个标签集合，该标签集合包括该基因所属的标签以及对应标签的隶属度。对于WGCNA网络，提出了基于基因结构信息的网络拓扑信息修正方法，使结构信息相似的基因在网络中的连接权重变高。　　最后，根据上述过程得到的网络，借助单标签传播算法将已知致病性基因的致病性传播到整个网络中，根据标签值的相似性对可疑基因进行预测。继而利用Leave-One-Out Cross Validation进行验证。

关键词：致病基因共表达网络标签传播算法特征提取

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基于异构网络标签传播算法的个性化推荐及其并行化

基于异构网络标签传播算法的个性化推荐及其并行化

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作者：金胜甫南开大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及和现代电子商务的迅猛发展，网上的信息量增长迅速，用户从浩瀚的信息中去获取自己需要的信息变得越来越困难。于是根据用户的偏好去寻找满足用户需求的信息，然后推荐给用户的个性化推荐系统变得非常具有实际意义。\n ... 详细信息

随着互联网的普及和现代电子商务的迅猛发展，网上的信息量增长迅速，用户从浩瀚的信息中去获取自己需要的信息变得越来越困难。于是根据用户的偏好去寻找满足用户需求的信息，然后推荐给用户的个性化推荐系统变得非常具有实际意义。\n 标签传播算法是一种基于图的半监督学习算法，它假设距离越相近的节点更有可能具有相同类别的标签。然而一直存在的问题是如何在包含多个子网的异构网络中传播信息，每一个子网都具有各自独立的簇结构。HNProp（Heterogeneous Networks Propagation）借助其它子网的标签信息，依次在每个独立子网上执行标签传播直到收敛。针对HNProp算法中存在矩阵计算，需要大量的迭代次数，属于密集型操作，需要耗时很长去完成这个步骤。由于图形处理单元(GPU)相比于CPU有更好的浮点计算能力，更加适合并行计算。于是本文利用CUDA对HNprop算法进行了优化，使它能够适应现代大规模的高性能计算的需要。本文将HNProp算法应用到了电子商务领域的图书推荐和基于位置社会网络的会议推荐两个应用领域。在图书推荐中，结合了文本挖掘的方法来计算图书之间的关联度，在位置社会网络中将位置网络和社会网络关联在一起。实验表明，异构网络的标签传播算法适合此类场景的应用，而且在异构编程模型上的HNProp算法取得了大约25倍的加速比。

关键词：个性化推荐系统标签传播算法异构网络并行计算

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Hadoop框架下的多标签传播算法

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西安交通大学学报 2015年第5期49卷 134-139页

作者：孙霞张敏超冯筠张蕾何绯娟西北大学信息科学与技术学院西安710127 西安交通大学城市学院西安710018

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权... 详细信息

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。

关键词： Hadoop 多标签分类标签传播算法

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一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法

一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法

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广西计算机学会成立30周年庆典暨2016年学术年会

作者：张超武先强董荣胜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

目的：提高现有的基于相干邻居亲近度(Coherence neighborhood propinquity)的标签传播算法(Label propagation algorithm,LPA)社区发现的准确性,并减少标签传播过程花费的时间. 方法：在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一... 详细信息

目的：提高现有的基于相干邻居亲近度(Coherence neighborhood propinquity)的标签传播算法(Label propagation algorithm,LPA)社区发现的准确性,并减少标签传播过程花费的时间. 方法：在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一种改进的CNP-LPA+算法,在预处理阶段结合相干邻居亲近度与节点间依赖度,将依赖度高的节点并入本区域内的核心节点,并在得到的核心CNP网络基础上传播标签,显著提高了社区发现的质量.选取CNP-LPA算法使用的6组社交网络数据集,采用模块度Q评估LPA、CNP-LPA、CNP-LPA+3种算法的划分结果. 结果：CNP-LPA+算法在所有数据集上均取得了最高的Q值,有效提高了算法的准确性,并减少了标签传播过程花费的时间. 结论：CNP-LPA+算法是有效的.

关键词：社区发现标签传播算法相干邻居亲近度节点间依赖度

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一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法

一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法

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广西计算机学会2016年学术年会

作者：张超武先强董荣胜桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一种改进的CNP-LPA+算法,在预处理阶段结合相干邻居亲近度与节点间依赖度,将依赖度高的节点并入本区域内的核心节点,并在得到的核心CNP网络基础上传播标签,显著提高了社区发现的质量。选取CNP... 详细信息

在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一种改进的CNP-LPA+算法,在预处理阶段结合相干邻居亲近度与节点间依赖度,将依赖度高的节点并入本区域内的核心节点,并在得到的核心CNP网络基础上传播标签,显著提高了社区发现的质量。选取CNP-LPA算法使用的6组社交网络数据集,采用模块度Q评估LPA、CNP-LPA、CNP-LPA+3种算法的划分结果。实验证明CNP-LPA+算法在所有数据集上均取得最高的Q值,有效提高了算法的准确性,并减少了标签传播过程花费的时间。

关键词：社区发现标签传播算法相干邻居亲近度节点间依赖度核心CNP网络

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图像标签传播标注算法的研究

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计算机仿真 2016年第8期33卷 229-233页

作者：孙沁瑶谢涛于重重马萌北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

为了提高图像检索的准确率,采用标签传播算法对图像进行自动标注。针对上述算法在样本数量不平衡的情况下标注效果不佳的问题,提出了改进策略。首先利用加权的K均值算法对图像按语义概念进行聚类,然后在相同的语义概念类中使用标签传播... 详细信息

为了提高图像检索的准确率,采用标签传播算法对图像进行自动标注。针对上述算法在样本数量不平衡的情况下标注效果不佳的问题,提出了改进策略。首先利用加权的K均值算法对图像按语义概念进行聚类,然后在相同的语义概念类中使用标签传播算法进行标注。同时还研究了语义标签之间的相关性度量方法,考虑了图像和标签集之间相关性及标签集内部相关性的影响,从候选标签集合中选择标签。实验结果表明,在样本数较多的情况下,改进后的算法的分类准确率优于传统的标签传播算法和SVM算法,并使用相关度度量方法取得较好结果,提高了图像检索的准确率。

关键词：图像自动标注标签传播算法相关度度量

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一种基于标签传播的重叠社区发现算法

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小型微型计算机系统 2022年第4期43卷 773-778页

作者：贾慧娟刘园史爱静张霄宏河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,... 详细信息

针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机性.此外,引入节点连接社区强度,还可以防止标签的过度传播.在真实网络和人工合成网络上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.

关键词：重叠社区发现标签传播算法桥梁节点标签归属值

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