检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘小宇西安电子科技大学

学位级别：硕士

互联网近年来的飞速发展,造就了一批以社交为主的网站,其中国外的Facebook,Twitter,Google+,国内的QQ空间,豆瓣,人人等最为流行。这些社交网站每天都会有大量的用户使用,并且产生大量的分享数据,建立新的朋友关系等。对于这些数据来说,... 详细信息

互联网近年来的飞速发展,造就了一批以社交为主的网站,其中国外的Facebook,Twitter,Google+,国内的QQ空间,豆瓣,人人等最为流行。这些社交网站每天都会有大量的用户使用,并且产生大量的分享数据,建立新的朋友关系等。对于这些数据来说,具有很高的利用价值,比如网络营销,舆情分析等。因此对这些数据的处理方式尤为重要,其中社区发现是研究热点。本文主要是针对目前常用的社区发现算法进行改进。最常用的标签传播算法LPA的思想是在初始情况下,网络中的每个节点都被初始化为唯一的标签,在迭代更新每个节点的标签时,节点是根据其邻居节点中标签个数最多的作为更新标签,如果标签个数最多的标签并不是唯一的,那么随机从中选择一个标签来更新当前节点,最终达到收敛或者震荡,该算法停止。由于该算法的思想和实现过程导致该算法有一些缺点,例如不稳定性,发现的社区要么是巨型社区,要么就是无意义的小型社区,分布极其不均匀并且对网络的结构比较敏感,二分网络情况下会发生循环震荡。针对上述LPA算法的一系列缺点,本文提出了LAAPA(label-attribute&attenuation progagation algorithm),基于标签属性和衰减因素的社区发现算法。该算法引人了传播衰减因子和节点属性,其中传播衰减因子顾名思义就是节点标签的传播距离是有限的,并且随着距离的增加节点标签的影响力逐渐降低,更新标签的权重也随之减少;节点属性是指在社交网络中节点之间的关系并不仅仅是关注与被关注这种简单的传统上的“边”,为了与实际情况更加吻合本文提出了节点属性,具体是指将节点的其他属性比如豆瓣网中用户加入的“小组”作为节点的属性,节点之间的相同属性将会反映到节点之间的边上,使用权值来表示。在算法迭代中,节点更新标签时,将考虑邻居节点的标签传播距离,节点之间边的权值,节点的度等因素。本文通过两组标准数据对提出的LAAPA算法和LPA算法进行比较,在社区大小,模块度等方面LAAPA算法发现的社区比LPA算法效果好。在使用Scrapy抓取的豆瓣网数据中,经过清洗格式化后验证了该数据符合社交网络的特性,“小世界”,节点中心性等。利用两种社区发现算法进行社区发现,进行对比,结果也是LAAPA算法发现的社区质量比LPA算法质量高,并且稳定,社区分布均匀,没有巨型社区的出现。

关键词：社区发现标签传播算法 LAAPA 社交网络

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基于标签传播算法的用户行为分析及其并行化

基于标签传播算法的用户行为分析及其并行化

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作者：汪磊南开大学

学位级别：硕士

近年来，越来越多的移动设备和可穿戴计算设备融入到人们的日常生活之中，其应用产生了大量的用户行为数据。更重要的是，这些数据包含有人们的属性信息的描述，例如年龄、职业、兴趣、爱好等，利用大数据处理等技术可以挖掘出更为有用... 详细信息

近年来，越来越多的移动设备和可穿戴计算设备融入到人们的日常生活之中，其应用产生了大量的用户行为数据。更重要的是，这些数据包含有人们的属性信息的描述，例如年龄、职业、兴趣、爱好等，利用大数据处理等技术可以挖掘出更为有用的信息。但是，那些包含用户属性的标签信息非常少，且人工获取这些标签信息所需要的代价非常昂贵，给用户行为数据的分析带来了很大困难。　　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的类别标签。然后根据少量的有标签的样本，首先计算节点之间的相似性，依据相似性对无标签的样本进行标记。标签传播算法复杂度低，简单并且易于实现，效果好，许多国内外研究人员对其表现出了兴趣，并将其广泛地应用到文本信息检索与分类、多媒体信息标注、检索与分类、社区发现等领域。本文将标签传播算法应用在由用户行为产生的两种不同的数据集中:移动位置社会网络和用户活动识别。在移动位置社会网络中，利用带有RFID装置的设备追踪人们在不同地点的分布情况。在用户活动识别中，利用安放在人体四个不同部位的加速传感器来判断人体是属于哪种姿势。本文同时评估了传统的监督学习KNN算法在这两种应用领域的效果。在实验中，本文证明了即使是在有少量的标签信息的情况之下，标签传播算法依然取得了良好的准确性。　　由于标签传播算法有着计算密集性与可并行性的特点，本文利用GPU并行技术对标签传播算法进行优化，使之能适应现代大规模计算的需要。实验结果表明，利用CUDA对标签传播算法优化后，取得了最高47倍的性能提升。

关键词：标签传播算法位置社会网络用户行为分析并行化半监督学习算法数据挖掘

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基于标签传播算法的个性化商品推荐

基于标签传播算法的个性化商品推荐

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2015全国理论计算机科学学术年会

作者：黄瑞陈志刚冯瑞瑞郑祥云中南大学软件学院软件工程系湖南长沙410075

本文介绍随着互联网的飞速发展,人们越来越倾向于在线购物,传统企业也越来越寻求向电子商务转型,而在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.但是由于各种原因,现有的算法存在各种... 详细信息

本文介绍随着互联网的飞速发展,人们越来越倾向于在线购物,传统企业也越来越寻求向电子商务转型,而在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.但是由于各种原因,现有的算法存在各种各样的缺点,如推荐精准度不高,时间复杂度高等,针对这些问题,本文提出了一种基于标签传播算法(LPA)和用户历史购买数据的个性化商品推荐算法.算法首先根据目标用户和全站其他用户之间的相似度,利用改进的标签传播算法对用户进行标记,继而将具有相似标签的用户划分为一类并将同一类别的其他用户感兴趣的商品推荐给目标用户.实验表明,本文提出的算法时间复杂度要低于其他对比算法,推荐准确率要高于其他对比算法.

关键词：商品推荐标签传播算法时间复杂度准确率

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基于优化标签传播算法的社区发现方法研究

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情报学报 2014年第5期33卷 538-548页

作者：吴小兰章成志南京理工大学经济管理学院信息管理系南京210094 安徽财经大学管理科学与工程学院蚌埠233030

自动发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的热点方向之一。与现有一些网络社区结构发现算法相比，标签传播社区发现算法具有不需要指定社区数量与时间复杂度低的优点，但该算法随机排列待更新节点和随机选择候选标签的策... 详细信息

自动发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的热点方向之一。与现有一些网络社区结构发现算法相比，标签传播社区发现算法具有不需要指定社区数量与时间复杂度低的优点，但该算法随机排列待更新节点和随机选择候选标签的策略严重影响了算法的准确率和稳定性。为了降低标签传播算法中这两种随机性，本文提出了一种优化的标签传播算法。经在真实基准网和计算机生成网的测试表明该算法具有更好的有效性和稳定性后，我们将该算法应用在科学网博客中“图书馆、情报与文献学”领域用户的好友关系网上，有效地发现了该网络中的社区结构。

关键词：社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构

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基于边权的稳定标签传播社区发现算法

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 314-319页

作者：张蕾钱峰赵姝陈洁张燕平刘峰安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061

针对传统标签传播算法(LPA)中存在的输出结果不稳定和易形成巨型社区的缺陷,提出一种基于边权的稳定标签传播算法(SLPA_EW)用于社区发现.算法首先基于三角结构度量节点邻居的不同地位并将度量结果作为边权.接着,利用邻居中同一标签的边... 详细信息

针对传统标签传播算法(LPA)中存在的输出结果不稳定和易形成巨型社区的缺陷,提出一种基于边权的稳定标签传播算法(SLPA_EW)用于社区发现.算法首先基于三角结构度量节点邻居的不同地位并将度量结果作为边权.接着,利用邻居中同一标签的边权累加值指导节点标签的更新过程,将随机的标签选择变为确定的选择,以保证算法输出结果的稳定性.标签初始化过程中,将边权互为最大值的相邻节点形成节点对并赋予相同标签,避免初始传播时出现标签振荡的问题.标签传播过程中,将标签权重加入到标签更新规则中以限制形成社区的规模,避免出现巨型社区的问题.真实网络数据集上的实验结果表明,所提算法能够保障输出的稳定性和质量,并且拥有较低的运行时间和迭代次数.

关键词：标签传播算法社区发现边权稳定性

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基于标签传播算法的调控一体告警关系图与工程实践研究

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中国电力教育 2014年第35期 211-213页

作者：张浩王昊戚岳宋磊阎博邢金李新鹏国网冀北电力有限公司北京科东电力控制系统有限责任公司

调控一体化模式监控员需要面对海量监控告警数据。调控系统需要有效滤除"噪声",提取有效信息,提高监控员判断的准确度。应用专家系统等方法对明显的"噪声"信号进行了处理,在使用Apriori算法对历史告警数据挖掘后,... 详细信息

调控一体化模式监控员需要面对海量监控告警数据。调控系统需要有效滤除"噪声",提取有效信息,提高监控员判断的准确度。应用专家系统等方法对明显的"噪声"信号进行了处理,在使用Apriori算法对历史告警数据挖掘后,通过研究标签传播算法(label propagation algorithm LPA)对告警信号的相关性进行分析,并取得了一定成果。提出了一种基于"标签"的告警信号预测方式,为需要重视的告警信号进行标记,同时应用信号和设备的关联建模指向一次设备本身,以引导监控员更好地完成工作。

关键词：告警窗标签传播算法 Apriori算法调控一体

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推荐算法背景下兴趣社区挖掘算法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第6期55卷 77-83页

作者：吴日铭韩益亮郭凯阳刘凯武警工程大学密码工程学院陕西西安710086

针对传统的网络拓扑构建方法难以很好描述推荐平台中网络用户的情况,提出了一种基于用户“围观”行为的网络构建方法,对构建的网络进行分析。由于传统的标签传播算法易发生标签入侵和算法结果不稳定,改进标签传播算法的标签更新规则,提... 详细信息

针对传统的网络拓扑构建方法难以很好描述推荐平台中网络用户的情况,提出了一种基于用户“围观”行为的网络构建方法,对构建的网络进行分析。由于传统的标签传播算法易发生标签入侵和算法结果不稳定,改进标签传播算法的标签更新规则,提出一种适用于挖掘推荐网络社区的标签传播算法。利用短视频推荐平台数据集,对所提算法进行了实验论证。结果表明,所提算法挖掘的社区内部兴趣相似度显著高于整个网络中的兴趣相似度,有较高的兴趣内聚性。

关键词：推荐平台网络构建社区发现标签传播算法

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基于标签传播增强的多通道图卷积网络

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计算机科学 2024年第8期51卷 304-312页

作者：袁立宁冯文刚刘钊中国人民公安大学国家安全学院北京100038 广西警察学院公安大数据现代产业学院南宁530028 中国人民公安大学研究生院北京100038

多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类... 详细信息

多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类节点在属性和拓扑空间的关系权重,改善节点间特征和标签信息的传播。首先,计算不同节点的属性相似度值,并采用k近邻算法生成属性关系图;然后,利用结合了GCN和LPA的图卷积层GCN-LPA提取属性图和属性关系图的潜在特征,生成拓扑节点表示和属性节点表示;最后,将拓扑和属性表示进行融合,并将生成的最终表示用于节点分类任务。在3个基准图数据集上进行实验,MGCN-LPA的实验表现能够匹配当前较为先进的基线模型,其在Cora和Citeseer数据集上的分类结果相比表现最优的基线模型提升了9.3%和12%。上述实验结果表明,MGCN-LPA能够增大同类节点间路径的权重,从而增强同类节点间的信息传递,提升节点分类任务的实验表现。此外,消融实验结果表明,与仅使用拓扑空间或者属性空间信息的变体相比,融合两类信息的MGCN-LPA能够充分提取和保留原始图中蕴含的潜在特征,提升模型的表征能力和泛化性。

关键词：图卷积网络标签传播算法属性图属性关系图节点分类

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基于ILPVG网络的多功能雷达信号分选

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现代雷达 2024年第11期46卷 38-44页

作者：王杰孙闽红张洁雯杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

针对多功能雷达信号分选时,采用哪种复杂网络进行分选更为有效的问题,提出了一种改进的有限穿透可视图(ILPVG)算法,并采用不同的复杂网络建立算法,根据复杂网络的拓扑属性和中心性指标进行网络模型分析,然后通过标签传播算法和密度峰值... 详细信息

针对多功能雷达信号分选时,采用哪种复杂网络进行分选更为有效的问题,提出了一种改进的有限穿透可视图(ILPVG)算法,并采用不同的复杂网络建立算法,根据复杂网络的拓扑属性和中心性指标进行网络模型分析,然后通过标签传播算法和密度峰值聚类算法检测其社区结构得到雷达信号分选结果。仿真实验表明,在多功能雷达分选场景下,基于ILPVG算法和基于有限穿透可视图(LPVG)算法的复杂网络在网络的连通性和紧密性上都高于其他网络。ILPVG网络通过标签传播算法得到的子社区结果、雷达分选准确率都高于其他网络,其雷达信号分选准确率比LPVG提高了3.46%,且明显优于基于k均值的和具有噪声的基于密度的聚类算法的分选方法,表明了ILPVG算法在雷达信号分选上的有效性和优越性。

关键词：雷达信号分选有限穿透可视图复杂网络多功能雷达标签传播算法

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面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型研究

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西南大学学报（自然科学版） 2024年第2期46卷 150-158页

作者：魏会廷陈永光许昌学院实验室与设备管理中心河南许昌461000 周口师范学院教育科学学院河南周口466001

针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的... 详细信息

针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的机会大于旧节点,从而使新节点更容易被发现并纳入相应的社区.同时,引入激活值来表示每个标签的传播强度,有助于更准确地捕捉社区结构的变化.为了验证该方法的有效性,通过两个真实数据集和一个人工合成网络对其性能进行评估.实验结果表明,该方法在检测社区准确性方面优于其他可用方法.

关键词：动态社交网络社区检测标签传播算法扩散激活

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