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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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3 篇 南开大学
3 篇 南京理工大学
3 篇 西安理工大学
3 篇 哈尔滨工程大学
3 篇 山西大学
3 篇 中南大学
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2 篇 安徽财经大学
2 篇 兰州交通大学
2 篇 哈尔滨理工大学
2 篇 河南理工大学
2 篇 安徽大学

作者

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2 篇 张蕾
2 篇 张美琴
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125 篇 中文

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基于双通道CNN的半监督高光谱图像分类方法研究

基于双通道CNN的半监督高光谱图像分类方法研究

引用

作者：王晨晨中国民航大学

学位级别：硕士

高光谱图像是指利用很多很窄的电磁波波段对地球表面物体的成像,包含了成像物体丰富的光谱信息和空间信息,使得高光谱图像具有极强的地物识别能力。高光谱图像具有的丰富信息使得数据处理和分析变得非常困难,并且存在样本标记困难和有... 详细信息

高光谱图像是指利用很多很窄的电磁波波段对地球表面物体的成像,包含了成像物体丰富的光谱信息和空间信息,使得高光谱图像具有极强的地物识别能力。高光谱图像具有的丰富信息使得数据处理和分析变得非常困难,并且存在样本标记困难和有标记样本不足的问题。为了充分提取和利用图像特征,解决有标签样本不足的问题,本文展开递进式研究,本文完成的主要研究内容如下:(1)针对高光谱图像数据维度高,结构复杂的问题,提出了一种基于双通道CNN(Convolutional Neural Networks,CNN)的混合空谱特征提取方法,并且在提取空间特征时采用局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合,降低LBP和CNN提取空间特征的压力;为后续图像分类提供具有良好判别能力的特征信息。(2)针对目前存在的特征提取困难,分类精度不高的问题。本文提出一种基于双通道CNN结合核极限学习机的图像分类方法。首先利用双通道CNN提取混合空谱特征,结合泛化能力强的核极限学习机作为分类器,提高了图像的分类性能。(3)针对高光谱图像标签样本有限的问题,提出了一种基于双通道CNN的自训练半监督学习高光谱图像样本分类方法。该方法利用标签传播算法给无标签数据做伪标签,采用样本筛选策略从大量的无标签样本中寻找一些可靠的伪标签样本,采用迭代方式挑选可靠伪标签样本。将每次挑选的伪标签样本加入到有标签的训练集,从而扩充有标签样本集,充分利用大量无标签样本的特征信息,达到提升图像分类精度的目的。(4)本文在上述模型和算法研究的基础上,进行高光谱图像分类软件的设计和开发,目标是将本文研究得到的高光谱图像处理算法集成起来,方便用户操作实现高光谱图像分类,方便后续研究和改进分类算法。

关键词：高光谱图像分类特征提取主成分分析局部二值模型核极限学习机半监督学习标签传播算法

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面向智慧警务的重点人员行为分析与预测预警技术研究

面向智慧警务的重点人员行为分析与预测预警技术研究

引用

作者：赵勇湘潭大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展和大数据的广泛应用,智慧警务已成为提高警务工作效率和改善社区治安的重要方式。从海量数据中快速挖掘有效信息,对分析人员行为并实现社区警务的预测预警尤为重要。A省提供的B市C区部分普通人员与重点人员轨迹... 详细信息

随着信息技术的高速发展和大数据的广泛应用,智慧警务已成为提高警务工作效率和改善社区治安的重要方式。从海量数据中快速挖掘有效信息,对分析人员行为并实现社区警务的预测预警尤为重要。 A省提供的B市C区部分普通人员与重点人员轨迹数据存在格式不规范、数据缺失以及标注不一致等问题。针对不规范的数据格式和一定量的缺失值的问题,本文进行了系统的数据预处理工作,包括数据清洗、构建规范化数据集等步骤,旨在为后续的数据分析提供坚实的基础。针对这些问题,本文的主要工作如下: (1)针对大量数据集的标注问题,本文提出了基于图卷积网络(GCN)的标签传播改进模型。该模型融合了图注意力网络(GAT)和Dropout技术,在保证模型高效捕捉高阶邻居信息的同时,有效降低过拟合风险。我们通过一系列严密的对比实验验证了模型的有效性和优越性。在多项评价指标(包括准确率、精确率、召回率和F1分数等)上,所提出的模型均展现出了优于其他对比方法的性能。该模型有效克服了的大规模数据标注挑战,为将来应用警务平台处理大规模轨迹数据打下基础。 (2)基于人员轨迹数据,本文提出了一种面向智慧警务的重点人员行为分析与预测预警模型。通过挖掘大量数据,实现对重点人员行为的精准预测,并将预警信息实时传输给社区警务人员。本研究对于提高社区安全具有重要意义。 (3)在理论模型的基础上,本文设计并实现了一个基于Spark的重点人员行为预测预警系统,能准确预测重点人员行为并对潜在的犯罪活动进行预警。预警信息可实时传递给社区警务人员,从而有效增强其应急响应能力。本文深入探讨了大数据理论与关键技术,在系统需求与概要设计阶段考虑了数据存储、分析与可视化等诸多方面。文章详细描述了系统设计的逻辑过程,包括预测预警模型以及功能分析等。系统采用Spark作为计算引擎,结合内存数据库Redis,实现对轨迹数据的实时处理,从而对重点人员的行为进行精确分析并及时发出预警信息,为社区警务实时决策提供有力支持。

关键词：智慧警务行为分析预测预警数据挖掘标签传播算法

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带外信息辅助毫米波波束选择技术研究

带外信息辅助毫米波波束选择技术研究

引用

作者：杨智博中国科学技术大学

学位级别：硕士

为了满足移动业务的需求,具有大量未分配带宽的毫米波频段成为5G系统的通信频段之一。相较于传统通信系统采用的低频段信号,毫米波信号会经历更严重的传播损耗,这给建立可靠通信带来了巨大的挑战。为了克服毫米波难以接受的损耗,波束赋... 详细信息

为了满足移动业务的需求,具有大量未分配带宽的毫米波频段成为5G系统的通信频段之一。相较于传统通信系统采用的低频段信号,毫米波信号会经历更严重的传播损耗,这给建立可靠通信带来了巨大的挑战。为了克服毫米波难以接受的损耗,波束赋形已经成为毫米波通信中的一项关键技术。在实际系统中,波束赋形的前提是已知一定量的信道状态信息。得益于毫米波的短波长,更大的天线阵列得以在毫米波系统中部署,但这也意味着信道矩阵更大,导致传统的波束赋形技术会带来巨大的训练开销。随着未来网络系统的多元化与智能化,网络系统中存在着大量的带外信息可以使用,如终端的位置信息等。因此我们考虑合理得利用这些带外信息来辅助毫米波系统中的波束选择过程,在保证通信性能的前提下尽可能得降低波束选择开销。现有的带外信息辅助毫米波通信的研究对带外信息的利用较为简单,应用场景比较局限,没有考虑信道变化与终端状态的关系。本文从毫米波信道的空间一致性出发,研究了终端静态场景和移动场景下的带外信息辅助波束选择算法。本文主要研究工作如下:1.研究了毫米波信道的空间一致性特质,应用位置与姿态信息辅助毫米波系统波束选择从而达到降低波束选择开销的目的。本文从毫米波信道的特征出发,重点研究了毫米波信道的空间一致性特质,推导了信道参数变化与终端位置姿态改变的关系,进而分析了波束赋形码字在空间上的分布情况。根据最优波束与终端位置姿态的对应关系,将传统的波束选择问题转化为基于终端位置与姿态信息的分类问题。该波束选择分类问题是一个非线性多分类问题,我们采用了基于核函数的支持向量机模型来解决该波束选择分类问题。为了提高分类准确率,我们根据线性空间定义与波束判决策略设计了适合该波束选择分类问题的自定义核函数。仿真结果验证了该位置与姿态信息辅助波束选择算法在保证性能基本没有损失的前提下大大降低了波束选择开销。2.分析了终端移动对信道参数变化的影响,研究了终端移动场景下带外信息辅助波束预测技术。终端移动会导致波束的频繁切换,通过分析终端运动状态与信道参数的联系,采用了神经网络模型,以终端的位置、姿态、速度、角速度等运动状态信息及当前接入波束索引为输入,输出下一时刻的候选波束合集。当因终端移动导致当前接入波束难以满足通信需求时,终端侧从神经网络模型输出的候选波束合集中快速选择合适的波束进行切换。仿真结果表明采用候选波束合集可以有效得缩小波束选择搜索范围,降低波束切换开销。3.考虑了实际系统中的噪声标签问题,提出了一种基于随机标签传播的噪声标签清洗算法。在基于机器学习的带外信息辅助毫米波通信系统中,可能会存在噪声标签问题,这会大大降低系统性能。通过分析训练样本间的内在联系,基于毫米波信道空间一致性对训练样本进行同质区域分割,构建了空间一致概率转移矩阵。基于预定义的概率转移矩阵,采用随机标签传播算法在训练样本之间传播真实标签信息,从而清除训练数据集中的噪声标签。仿真结果表明所提噪声标签清洗算法可以有效去除训练数据集中的噪声标签,进而提升带外信息辅助通信系统的性能表现。

关键词：毫米波带外信息波束选择支持向量机神经网络噪声标签标签传播算法

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多姿态表情的人脸识别算法研究

多姿态表情的人脸识别算法研究

引用

作者：曹雯静西安理工大学

学位级别：硕士

随着平安城市的建设和发展,我国各地已经建立了强大的视频监控网络系统。在视频监控中能够快速、准确的确定行人的身份信息是监控网络智能化的关键因素。对目标库中仅存有一幅身份证件照的安防监控系统,需要识别出出现在视频监控系统中... 详细信息

随着平安城市的建设和发展,我国各地已经建立了强大的视频监控网络系统。在视频监控中能够快速、准确的确定行人的身份信息是监控网络智能化的关键因素。对目标库中仅存有一幅身份证件照的安防监控系统,需要识别出出现在视频监控系统中的目标行人,则存在诸多不可控因素,如行人多姿态、多表情的变化,单样本、多表情、多姿态、多变化环境导致了该情况下的人脸识别成为一大挑战。针对这个问题,本文提出了一种针对单样本多姿态、多表情的人脸识别算法,采用VGGNet网络模型获取人脸图像的深度特征,构建多置信度统计判据实现人脸识别。本文选用VGGNet获得人脸的深度学习特征,该特征可以很好的表征多表情的人脸图像,在人脸姿态水平深度翻转(Yaw)±30°的小姿态变化范围内具有很好的鲁棒性。由于本文所针对的问题是视频监控中的人脸识别,因此其姿态的变化通常会超过±30°。考虑到视频监控中同一个人姿态变化平滑、渐进的特性,提出了多置信度统计判据的单样本人脸识别方法。算法的思想是首先将待识别样本库划分为不同姿态等级集合(15°,30°,45°,60°和其他更大姿态变化);然后利用单样本库对待识别样本库中的15°姿态集合进行识别预测,并将识别预测后的样本扩充到单样本库中作为种子样本集;然后再利用这些种子样本对30°姿态集合进行识别预测,计算置信度,并将高置信度的样本更新种子样本集;同理在45°,60°姿态集合中更新种子样本集,从而利用相邻级别姿态集合间的较小角度差异及高相似性特点来逐步、递进地扩充种子样本集;最后利用获得的种子样本集构建分类模型,对姿态集合中剩余的非种子样本和其他更大姿态变化样本集进行识别预测,完成人脸识别。最后,加入视频跟踪校验,纠正错检目标,降低了误捡率。在多姿态人脸数据集和视频监控实用场景下进行了人脸识别实验分析,验证了算法的有效性。

关键词：人脸识别姿态估计单样本多姿态支持向量机标签传播算法

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基于图的恶意代码检测及系统实现

基于图的恶意代码检测及系统实现

引用

作者：张微华中师范大学

学位级别：硕士

大量Android APP的出现,给人们的学习和生活提供了便利的同时也带来了极大的移动安全问题。随着移动学习理念的深入人心,移动学习APP被广泛使用。但是移动学习APP容易遭受到恶意代码的攻击,同时移动学习越来越低龄化和普遍,学生缺乏安... 详细信息

大量Android APP的出现,给人们的学习和生活提供了便利的同时也带来了极大的移动安全问题。随着移动学习理念的深入人心,移动学习APP被广泛使用。但是移动学习APP容易遭受到恶意代码的攻击,同时移动学习越来越低龄化和普遍,学生缺乏安全防范意识和自控力,会导致学生面临信息、资源泄露,甚至网络欺骗和不良诱导等伤害。因此需要重视移动学习APP恶意代码检测。而且由于Android手机应用市场的低门槛、低限制,恶意代码的数量日益增大,变种也不断丰富,反检测手段也不断增强,给恶意代码检测带来了巨大的挑战。因此急需一系列更加高效的恶意代码检测技术。本文分析了 Android恶意代码检测方面的国内外研究现状,归纳了传统的恶意代码检测方法存在的问题:不能适应海量样本、不能发现未知恶意代码。同时对基于图的恶意检测算法进行了研究,发现利用图进行恶意检测效率高。因此针对传统恶意代码检测方法存在的问题,提出了一种基于样本关系图模型的恶意代码检测方法。本文主要做了以下几方面的工作:首先,提出了一种基于代码相似度的代码关系模型。通过多种算法的比较分析,选择Simhash算法求代码的文本相似度,Sift算法求图标相似度,编辑距离求敏感字符串相似度,来综合表征代码的相似度,利用图结构,以代码为节点,以相似度为节点之间的权重,把代码关系模型化。然后,利用代码关系模型,提出了一种基于图的恶意代码检测算法。基于代码相似度图模型,结合标签传播算法,利用代码和代码之间的关联,通过代码与邻居代码之间的恶意性传递,不断迭代,进行恶意代码检测。实验表明算法准确率高且运行时间呈线性,能适应海量的代码样本,是一种高效的检测技术。最后,基于上面的算法,设计并实现一个基于图的恶意代码检测系统。基于相似度进行代码关系建模,利用图数据库Titan存储,利用标签传播算法进行恶意代码检测,并利用前端可视化技术展示样本之间的关联关系。通过测试表明基于图的恶意代码检测系统能发现未知的恶意代码。本文提出的基于图的恶意代码检测算法,准确率高,能一定程度上解决目前恶意代码检测方法存在的问题,改变了传统的检测模式,能检测未知恶意样本,且适应海量样本。本文下一步打算把更多的代码特征考虑进来。

关键词：恶意代码检测代码相似度图标签传播算法

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基于噪音Oracle的模型未知错误识别研究

基于噪音Oracle的模型未知错误识别研究

引用

作者：郑波华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着以深度学习为代表的机器学习技术在学术界和工业界的不断发展与进步,研究人员训练出来的模型已经能够在多个领域能够该领域的专家,如图像识别、围棋、语音识别等。但是深度学习这类需要大量高质量有标签数据支持的技术,往往... 详细信息

近年来,随着以深度学习为代表的机器学习技术在学术界和工业界的不断发展与进步,研究人员训练出来的模型已经能够在多个领域能够该领域的专家,如图像识别、围棋、语音识别等。但是深度学习这类需要大量高质量有标签数据支持的技术,往往在一些数据量少或标注成本昂贵的任务上无法取得较好的预期效果,比如医疗诊断或者小语种机器翻译任务等。在这些任务中,由于训练时所收集到的数据和现实环境数据在分布上存在较大的偏差,导致训练出来的模型对于一些样本识别错误非常严重——识别错误的同时给予了这次识别非常高的置信度。这类被严重预测错误的样本被称作为模型的未知错误(Unknown Unknowns),这类错误对高风险任务(如医疗诊断)会造成灾难性后果。因此,对模型的未知错误进行识别和分析是非常必要的。由于未知错误是模型无法感知到的一类错误,因此现有的识别算法都依赖于第三方人工标注系统Oracle,即利用人工做最后的标注工作。而现有已提出的算法都是假设Oracle返回的标签是百分之百正确的,这在实际应用中并不现实。尤其是当识别算法基于众包(Crowdsourcing)等常规标注系统时,Oracle返回的标注结果往往带有一定的噪音,即有可能返回错误的标注结果。这些错误标注会导致识别算法将模型预测正确的样本认做是未知错误,这些伪未知错误的存在会对识别算法产生巨大的影响,包括降低最终识别出来的未知错误质量以及对识别过程造成误导。为此,本文将基于噪音Oracle对模型的未知错误进行识别和分析,试图在有限的预算下提高模型未知错误的识别率和准确率。归纳而言,本文的贡献有以下几点:1)本文指出和分析了传统识别模型未知错误算法在噪音Oracle下的局限性,这些局限性包括:识别出来的未知错误质量低以及算法在识别过程中容易受错误标注影响。并对已有效用函数进行扩展,提出了一种适用于噪音Oracle下识别未知错误的新效用函数。2)本文提出了两种高效的识别未知错误算法,包括基于动态最近邻算法和基于标签传播算法。实验验证了我们提出的两种算法在识别未知错误的有效性和在噪音Oracle下的抗噪性都优于已有的算法。此外,本文还设计并实现了一套模型未知错误自动化识别系统,能够在未标注数据中结合研究人员的自我标注快速找到大量有价值数据,方便理解模型的缺陷和后续模型的改善。

关键词：未知错误动态最近邻标签传播算法模型检测

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基于多流形学习的人脸识别方法研究

基于多流形学习的人脸识别方法研究

引用

作者：熊履楠哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着上个世纪计算机的诞生,计算机技术得到了快速发展,如今步入信息爆炸的时代。在生活工作中越来越多地接触海量的复杂高维数据,数据的特点主要是数据量大、维度高、数据增长率高和非线性分布,这些数据所需存储量大、运行速度慢,特别... 详细信息

随着上个世纪计算机的诞生,计算机技术得到了快速发展,如今步入信息爆炸的时代。在生活工作中越来越多地接触海量的复杂高维数据,数据的特点主要是数据量大、维度高、数据增长率高和非线性分布,这些数据所需存储量大、运行速度慢,特别是在图像识别、人工智能等方面。由此,引发了“维度灾难”。如何从这些高维的数据中找到数据的本质特征进而对高维数据进行分析和特征提取成为了亟待解决的问题。特征提取是一种行之有效地数据处理工具,目的是降低数据的维度,将高维数据映射到低维子空间中,并希望保留数据的本质信息和内部结构。流形学习方法已被广泛应用于数据特征提取问题中解决维度灾难问题,但大部分已有的流形学习对单一采样的数据有效,对采样于多流形的数据却有一定的局限性。于是近些年来部分学者提出了多流形学习方法。多流形学习方法将高维数据特征提取,映射到对应的子空间并保留数据的内部结构和本质特征,发现高维数据隐藏的本质规律,可达到聚类和分类的目的。多流形学习已广泛应用于发现数据内在结构,并且近年来多用于图像识别分析。针对有类别标签的数据集,本文提出了全监督线性多流学习方法,其思想是利用样本标签信息来增加流形内样本的聚合度,降低流形间样本的耦合度。传统的多流形学习方法用欧氏距离度量流形间点的近邻程度,由于流形是局部具有欧式性质的空间,致使传统意义下的度量方法不能较好的度量流形间数据点的近邻程度或者相似程度。基于此,本文提出用欧式距离度量流形内数据点的相似程度,并得到同一流形上的相似近邻集。用图匹配的方法度量流形间数据点的相似程度,得到数据点在不同流形上的相似近邻集,建立优化问题,使低维表示下不同流形上的近邻点距离越来越大,同一流形近邻点加权距离越来越小,同一流形上的数据点紧凑围绕流形中心,使其在低维空间中更好的刻画流形边缘。最后,在分类过程中定义了点到流形的“距离”用来识别无标签样本。将提出的方法与3种传统的特征提取方法进行对比实验,结果表明本文方法具有较高的平均识别率,具有一定的优势及有效性。针对部分有标签的数据集,本文提出了一种半监督多流形方法,解决多流形情况下缺少标记样本问题。首先,提出基于标签传播的子图划分方法,该方法得到指标集,并根据指标集进行划分得到多个有标签子图,对无标记样本赋予标签。结合LDA建立流形间局部散度矩阵和流形内散度矩阵,确保流形间近邻点更分散,流形内的数据点更紧凑。将本文提出的方法与3种半监督特征提取方法进行对比试验,实验结果证明了本文方法在聚类精度和数据可视化方面有较好的优势。

关键词：多流形学习半监督图匹配标签传播算法

来源：评论

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复杂网络中的社团检测算法研究

复杂网络中的社团检测算法研究

引用

作者：沈梦家兰州大学

学位级别：硕士

现实世界中复杂系统可由复杂网络进行高度抽象,其社团结构特性是复杂网络中最显著的特征。通过社团检测算法挖掘复杂网络的社团结构可以深入探索网络的拓扑结构与隐含特性间的关联。此外,复杂网络中的社团检测研究成果已广泛地应用于犯... 详细信息

现实世界中复杂系统可由复杂网络进行高度抽象,其社团结构特性是复杂网络中最显著的特征。通过社团检测算法挖掘复杂网络的社团结构可以深入探索网络的拓扑结构与隐含特性间的关联。此外,复杂网络中的社团检测研究成果已广泛地应用于犯罪团伙识别、蛋白质复合物分析、个性化推荐和信息检索等多个领域。近年来文献中提出大量的社团检测算法来划分网络中的社团结构,然而大部分算法在准确性或效率上都不能达到良好的效果。本文在分析阐述现有的社团检测算法基础上,针对其中存在的问题提出了两种新颖的社团检测算法。主要的研究工作和贡献如下:(1)为了提升标签传播算法LPA的准确性和稳定性,本文中提出了一种基于节点引力的标签传播算法。该算法首先基于网络全局特征的LeaderRank算法计算网络中所有节点的重要性,以重要性升序的方式序列化节点的更新顺序。然后,该算法结合网络的拓扑特征和引力理论来定义网络中节点间的虚拟引力,该引力的定义同时考虑到了节点重要性和节点相似性两种节点特性。算法在标签迭代更新过程中选取引力和最大的标签来更新当前节点的标签,以此来提高算法的稳定性和准确性。(2)针对大规模网络中的社团检测问题,本文中提出基于中间节点隶属强度的社团检测算法,通过分析中间节点在不同社团中的隶属强度来划分网络的社团结构。该算法首先根据网络的局部拓扑特征来定义网络的中间节点及其在社团中的隶属强度,其中隶属强度的定义仅基于网络中节点的局部拓扑特性以提高计算效率。考虑到网络的先验知识和节点不同特性对其所属社团的影响,隶属强度的定义中加入调节参数以控制不同特性的影响程度。迭代地分析中间节点在不同社团中的隶属强度以此来划分网络的社团结构。为了提升算法的效率和准确性,还提出两种简单的初始化方法与后处理方法。为了验证本文中提出的算法的有效性,本文实验部分采用了多个不同特性的网络数据集在多个指标上比较本文提出的算法与对比算法的性能。通过实验结果分析表明本文中的社团检测算法能够高效地检测出高质量的社团结构。

关键词：复杂网络社团结构社团检测标签传播算法网络节点特性

来源：评论

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复杂网络中社区划分算法的研究

复杂网络中社区划分算法的研究

引用

作者：陈珊珊华北电力大学

学位级别：硕士

随着互联网和信息化的快速发展，复杂网络的社区划分已成为很多学者研究的重要课题。针对社区划分的问题，学者们提出了多种经典算法，这些算法对于社区划分的研究与发展起到了推动作用。其中，标签传播算法(LPA)由于具有线性时间复杂... 详细信息

随着互联网和信息化的快速发展，复杂网络的社区划分已成为很多学者研究的重要课题。针对社区划分的问题，学者们提出了多种经典算法，这些算法对于社区划分的研究与发展起到了推动作用。其中，标签传播算法(LPA)由于具有线性时间复杂度而被广泛关注。然而，LPA算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性的特点，这会影响社区发现的稳定性和准确性。为了解决上述问题，本文主要的工作内容如下：　　首先，对复杂网络研究的背景及意义和社区划分的研究现状进行了归纳总结。简述了复杂网络相关的基本理论知识，重点分析了复杂网络的表示方法、拓扑性质、社区划分的评价指标和一些经典的社区划分算法。　　其次，提出了基于节点重要性的标签传播算法(NI-LPA)，引入了杰卡德距离(Jaccard)、信号传播量等相关知识，给出了合理的节点重要性指标。在标签的传播过程中，当数目最多的邻居节点的标签不唯一时，则选择重要性指数最大的节点的标签用于标签的更新。通过对多个真实网络和人工合成网络进行实验，表明NI-LPA算法可以显著提高社区的模块度，并能缩短实验的迭代次数。NI-LPA算法与标签传播算法(LPA)算法相比具有更好的稳定性和准确性。　　最后，提出了基于核心节点的标签传播算法(CN-LPA)。首先给核心节点设置唯一的标签，若其他节点不是核心节点，则找出与该节点直接相连的核心节点，并选取重要度最大的核心节点的标签来更新该节点，直到每个节点都存在一个标签。在标签传播过程中，当数目最多的邻居的节点标签不唯一时，则选择重要性指数最大的节点的标签用于标签的更新。在政治书籍网络、海豚网络以及大学生足球网络中进行实验，结果验证了算法的可行性。

关键词：复杂网络社区划分核心节点标签传播算法

来源：评论

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基于标签传播的大规模网络社区发现的研究

基于标签传播的大规模网络社区发现的研究

引用

作者：袁伟内蒙古大学

学位级别：硕士

随着整个社会信息化程度不断提高，蕴含的数据量急剧攀升，使得由数据关系建模的网络规模愈加庞大。在网络科学的相关领域内，社区发现是用来完成社区结构检测任务的关键分支之一，学者们设计社区发现算法挖掘网络中的社区结构，分析网... 详细信息

随着整个社会信息化程度不断提高，蕴含的数据量急剧攀升，使得由数据关系建模的网络规模愈加庞大。在网络科学的相关领域内，社区发现是用来完成社区结构检测任务的关键分支之一，学者们设计社区发现算法挖掘网络中的社区结构，分析网络的各项特征并拓展其在现实世界中的应用。标准的标签传播算法LPA(LabelPropagationAlgorithm)实现简单且速度快，是社区发现的经典算法之一。此后涌现了大量改进的标签传播算法。但这些改进算法都存在随机性强、速度慢、精度低、无法发现重叠社区结构、难以适用于大规模网络和稠密网络等问题。针对上述问题,本文提出了基于标签传播算法的两种改进算法来实现大规模网络的社区发现。本文研究工作的主要内容如下:　　(1)针对现有LPA改进算法随机性强、速度慢、精度低、无法发现重叠社区结构和难以适用于大规模网络的问题，提出一种基于节点影响和标签权重的快速标签传播算法FLPA(FastLabelPropagationAlgorithm)。首先，通过节点合并技术压缩网络中低影响力节点，大幅减小了网络规模，同时加快了算法处理速度，使算法更适用于大规模网络。其次，设计新的节点影响力计算方法，将其与α路径相似度相融合定义标签权重信息来发现重叠社区结构，提高了算法的检测精度。再次，按照网络中所有节点影响力升序序列固定了标签传播顺序，增强了算法的稳定性。最后，恢复网络并划分出完整的社区结构，减少了网络结构信息的损失。将提出的FLPA算法分别在58个合成网络数据集和10个真实网络数据集上进行了实验，并且与七种目前主流的改进标签传播算法进行了比较。实验结果表明，FLPA能快速、稳定且准确地发现大规模稀疏网络中的重叠社区结构。　　(2)针对所提出的FLPA算法和现有改进标签传播算法在稠密网络上精度不高的问题，提出一种基于多级标签扩散和选择策略的快速标签传播算法MLDSS(Multi-levelLabelDiffusionandSelectionStrategy)。首先，利用新的标签分配策略形成初始社区轮廓，初步识别稠密网络中存在的社区结构。其次，通过快速和平衡标签扩散阶段，形成较为准确的社区结构。最后，按照节点标签频率检查节点所属社区是否正确，从而更加准确地发现稠密网络中存在的社区结构。进一步地，MLDSS在维持检测精度和稳定性的同时减少了算法运行时间,更适用于大规模网络。将MLDSS算法分别在19个合成网络数据集和7个真实网络数据集上进行了实验，并且将其与六种目前主流的改进标签传播算法和FLPA算法进行了比较。实验结果表明，MLDSS可以更加快速、稳定且准确地发现大规模网络和稠密网络中的重叠社区结构。

关键词：复杂网络标签扩散标签传播算法重叠社区发现

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