主动纠错式半监督聚类社区发现算法 被引量：3

1

作者 张贤坤 刘渊博 +1 位作者 任静 张高祯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2631-2635,2660,共6页

经典的无监督聚类算法快速、简单且可以直接对大规模数据集进行划分,但是由于网络结构较为复杂,划分的准确度并不高。为此,提出一种基于主动学习的纠错式半监督社区发现算法ESCD(error correction semisupervised community detection a... 经典的无监督聚类算法快速、简单且可以直接对大规模数据集进行划分,但是由于网络结构较为复杂,划分的准确度并不高。为此,提出一种基于主动学习的纠错式半监督社区发现算法ESCD(error correction semisupervised community detection algorithm),将传统的K-means算法进行分步计算,并且在聚类的过程中加入成对约束。根据先验信息保留正确的划分,纠正错误的划分来改变网络的连接关系,使网络具有更明显的块结构,当节点与聚类中心的距离不再变化时划分结束。实验结果表明,与现有的社区发现算法相比,ESCD算法具有更高的精度,且所需的监督信息远远小于其他半监督算法。 展开更多

关键词 主动学习 纠错式半监督社区发现 K-MEANS算法 成对约束

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一种半监督的局部扩展式重叠社区发现方法 被引量：20

2

作者 陈俊宇 周刚 +1 位作者 南煜 曾琦 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1376-1388,共13页

重叠社区发现是近年来复杂网络领域的研究热点之一.提出一种半监督的局部扩展式重叠社区发现方法SLEM(semi-supervised local expansion method).该方法借鉴了带约束的半监督聚类的思想,不仅利用网络的拓扑结构信息,还充分地利用网络节... 重叠社区发现是近年来复杂网络领域的研究热点之一.提出一种半监督的局部扩展式重叠社区发现方法SLEM(semi-supervised local expansion method).该方法借鉴了带约束的半监督聚类的思想,不仅利用网络的拓扑结构信息,还充分地利用网络节点的属性信息.首先将网络节点的属性信息转化为成对约束,并根据成对约束修正网络的拓扑结构,使网络中的社区结构更加明显;然后基于网络节点的度中心性选取种子节点,得到分散的、局部节点度大的种子作为初始社区;再采用贪心策略将初始社区向邻居节点扩展,得到局部连接紧密的社区;最后检测并合并冗余社区,得到高覆盖率的社区发现结果.在模拟网络数据和真实网络数据上与当前有代表性的基于局部扩展的重叠社区发现算法进行了对比实验,结果表明SLEM方法在稀疏程度不同的网络上均能发现较高质量的重叠社区结构. 展开更多

关键词 复杂网络 重叠社区发现 半监督聚类 局部扩展 SLEM方法

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一种基于因子图模型的半监督社区发现方法 被引量：11

3

作者 黄立威 李彩萍 +3 位作者 张海粟 刘玉超 李德毅 刘艳博 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1520-1531,共12页

社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发... 社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发现,有望为解决上述挑战提供一条可行的途径.本文基于因子图模型,通过融入先验信息到一个统一的概率框架中,提出了一种基于因子图模型的半监督社区发现方法,研究具有用户引导情况下的社交网络社区发现问题.在三个真实的社交网络数据(Zachary社会关系网、海豚社会网和DBLP协作网)上进行实验,证明通过融入先验信息可以有效地提高社区发现的精度,且将我们的方法与一种最新的半监督社区发现方法 (半监督Spin-Glass模型)进行对比,在三个数据集中F-measure平均提升了6.34%、16.36%和12.13%. 展开更多

关键词 社交网络 半监督社区发现 因子图 社交网络分析 概率推理

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复杂网络半监督的社区发现算法研究 被引量：6

4

作者 王静红 于雅智 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1663-1667,共5页

为提高社区发现算法的运行效率,提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现算法——SSGN算法。充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合,将先验信息通过衍生规则进行扩展,并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证。采用... 为提高社区发现算法的运行效率,提出了一种基于节点相似度的半监督社区发现算法——SSGN算法。充分利用先验知识must-link、cannot-link约束集合,将先验信息通过衍生规则进行扩展,并对扩展的信息通过基于距离度量的方式加以验证。采用人工网络在UCI数据集和大型真实数据集上与真实网络进行验证,实验结果表明,基于节点相似度的半监督社区发现算法较其他半监督聚类算法更准确,也更高效。 展开更多

关键词 广义社区发现 半监督聚类 社会网络分析 相似度 Girvan-Newman(GN)

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基于KL散度矩阵迹的潜映射半监督社区发现

5

作者 余琨 伍孝金 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期296-302,共7页

为提高社区发现算法的计算效率和发现性能,提出一种基于潜空间映射的半监督社区发现梯度下降算法。基于潜空间表示形式构建基于潜空间映射的半监督社区发现框架,并使用KL散度对潜空间顶点相似度进行评价,获得三元组表示形式,基于矩阵迹... 为提高社区发现算法的计算效率和发现性能,提出一种基于潜空间映射的半监督社区发现梯度下降算法。基于潜空间表示形式构建基于潜空间映射的半监督社区发现框架,并使用KL散度对潜空间顶点相似度进行评价,获得三元组表示形式,基于矩阵迹和Frobenius范数,构建半监督社区发现梯度下降算法的优化规则,以实现目标函数局部极小值点的快速获取,提高算法在大规模社区发现中的实用价值,给出算法计算复杂度理论分析。实验结果表明,与局部社区结构发现算法、格文-纽曼算法、标签传播算法等算法相比,该算法具有更好的社区发现性能。 展开更多

关键词 潜空间 特征映射 半监督 社区发现 梯度下降

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非负矩阵MapReduce梯度下降半监督社区发现算法

6

作者 赵霞 魏霖静 肖君 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第4期137-142,198,共7页

为提高社区发现算法性能和计算效率,提出一种非负矩阵MapReduce梯度下降半监督社区发现算法。两个矩阵间存在的Frobenius平方范数差异以及Kullback-leibleer(KL)散度,构建社区发现的矩阵迹优化规则;利用梯度下降法对社区非负矩阵进行求... 为提高社区发现算法性能和计算效率,提出一种非负矩阵MapReduce梯度下降半监督社区发现算法。两个矩阵间存在的Frobenius平方范数差异以及Kullback-leibleer(KL)散度,构建社区发现的矩阵迹优化规则;利用梯度下降法对社区非负矩阵进行求解,并构建基于MapReduce的并行计算方式,同时给出算法的计算复杂度分析。该方法在社区发现过程中无需全程人工参与,是一种半监督社区发现方式。通过仿真实验显示,该算法在社区发现精度、计算效率、模块度、模块密度等指标上要优于选取的对比方法,验证了算法有效性。 展开更多

关键词 非负矩阵 MapReduce并行 梯度下降 半监督 社区发现

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具有对偶约束的半监督重叠社区发现方法

7

作者 许小媛 李海波 +1 位作者 于本成 刘芳 《计算机与现代化》 2020年第8期63-68,75,共7页

在复杂网络重叠社区发现方法的研究中,提高算法准确度的方法之一是利用额外的背景信息(例如来自领域专家的)作为约束的来源来指导社区检测过程。本文研究探索半监督策略的潜力,用以改善在网络中寻找重叠的社区的准确性。在进程的初始化... 在复杂网络重叠社区发现方法的研究中,提高算法准确度的方法之一是利用额外的背景信息(例如来自领域专家的)作为约束的来源来指导社区检测过程。本文研究探索半监督策略的潜力,用以改善在网络中寻找重叠的社区的准确性。在进程的初始化阶段和子社区扩展过程中引入必须链接和不可能链接的约束,提出一种使用有限数量的成对约束、结合贪心策略来寻找重叠社区的方法PC-GCE(Pairwise Constrained Greedy Clique Expansion)。对模拟网络数据与当前无约束的局部扩展重叠社区发现算法(GCE)进行对比实验,结果表明PC-GCE方法在发现重叠社区的性能上优于无约束的算法,并且随着成对约束数量的增加,发现重叠社区的性能越好。 展开更多

关键词 复杂网络 重叠社区发现 半监督 对偶约束 PC-GCE

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基于信号传递的半监督谱聚类社区发现算法 被引量：4

8

作者 崔宇童 牛强 王志晓 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第5期1201-1205,1213,共6页

针对基于谱聚类的社区发现方法以网络的邻接矩阵代替相似度矩阵造成效果受限的问题,提出通过信号传递原理衡量节点间相似度,构造复杂网络的相似矩阵,结合网络先验知识构造半监督谱聚类的拉普拉斯矩阵提升划分效果的设想,形成一种基于信... 针对基于谱聚类的社区发现方法以网络的邻接矩阵代替相似度矩阵造成效果受限的问题,提出通过信号传递原理衡量节点间相似度,构造复杂网络的相似矩阵,结合网络先验知识构造半监督谱聚类的拉普拉斯矩阵提升划分效果的设想,形成一种基于信号传递的半监督谱聚类社区发现方法。利用有限的先验知识辅助学习过程,在社区发现过程中引入部分节点的已知关系指导划分进程,达到更好效果。仿真结果表明,该方法在现实网络和LFR(Lancichinetti-FortunatoRadicchi)人工网络中均能取得良好的性能。 展开更多

关键词 社区发现 谱聚类 半监督学习 拉普拉斯矩阵 信号传递

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基于粒子竞争机制的半监督社区发现算法 被引量：1

9

作者 王本钰 顾益军 彭舒凡 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第3期608-619,共12页

社区发现是复杂网络重要研究内容之一。传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时效果不佳,并且无法有效利用复杂网络中易获取的先验信息。为了解决复杂网络的社区发现问题,提出一种融合节点粒子竞争机制和边粒子竞争机制的半监督社区发... 社区发现是复杂网络重要研究内容之一。传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时效果不佳,并且无法有效利用复杂网络中易获取的先验信息。为了解决复杂网络的社区发现问题,提出一种融合节点粒子竞争机制和边粒子竞争机制的半监督社区发现算法(SSPC)。该算法首先通过网络中的先验信息在已标记节点上产生粒子。接下来粒子通过既定的规则在网络中执行游走和重启步骤,充分体现粒子游走的倾向性,降低粒子游走的随机性,加快粒子的收敛速度并且限制粒子游走范围。最后,当粒子达到收敛状态时,网络中的节点将被某一类粒子占据。根据各类粒子占据的节点来揭示网络的社区结构。在真实网络数据集和LFR人工基准网络上与近几年具有代表性的社区发现算法进行实验对比,发现SSPC算法在NMI指标上整体优于其他算法,可以获得更好的社区发现结果。 展开更多

关键词 粒子竞争机制 半监督学习 社区发现 粒子游走 重启机制

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半监督元路径的异构信息网络社区发现算法 被引量：3

10

作者 陈丽敏 张岩 杨柳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1152-1155,共4页

基于语义的异构信息网络社区发现算法,大多采用元路径计算目标对象相似性,基于元路径的目标对象相似性度量非常便捷、有效,但是,其语义表达并不完整,不能完全真实地反映目标对象的关联,而目前又缺乏更加准确的表达目标对象相似性的方法... 基于语义的异构信息网络社区发现算法,大多采用元路径计算目标对象相似性,基于元路径的目标对象相似性度量非常便捷、有效,但是,其语义表达并不完整,不能完全真实地反映目标对象的关联,而目前又缺乏更加准确的表达目标对象相似性的方法.基于语义的异构信息网络社区发现算法往往忽略了异构信息网络复杂的拓扑结构,本文通过谱聚类分析异构信息网络的拓扑结构,半监督校正目标对象的相似性,使用非负矩阵分解法划分异构信息网络的社区,能够有效提高异构信息网络社区发现的准确率.通过对仿真数据和真实数据实验,结果显示本文算法确实有效提高了异构信息网络社区发现的准确率. 展开更多

关键词 异构信息网络 社区发现 半监督 元路径 拓扑结构

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基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法 被引量：3

11

作者 陈嶷瑛 柴变芳 +2 位作者 李文斌 贺毅朝 吴聪聪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3085-3089,共5页

针对非负矩阵分解(NMF)半监督社区发现方法随机选择先验约束,导致提升相同性能需要更多约束信息的问题,提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下,首先,主动选择不确定性高且对社区划分指导性... 针对非负矩阵分解(NMF)半监督社区发现方法随机选择先验约束,导致提升相同性能需要更多约束信息的问题,提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下,首先,主动选择不确定性高且对社区划分指导性强的链接对作为先验信息;其次,为主动选择的链接对增加must-link约束,增强社区间连接,生成先验矩阵;同时,增加cannot-link约束,减弱社区间连接,修改邻接矩阵;最后,将先验矩阵作为正则项,加入基于NMF的最优化目标函数,并融合网络拓扑结构信息,以期用较少的先验信息,达到较高的社区发现准确性和鲁棒性。实验结果表明,ALS_GNMF算法在真实网络及人工网络上,相同的先验比例下,性能比未采用迭代框架和主动策略的NMF半监督社区发现方法有更大的提升,且在结构不清晰的网络中表现稳定。 展开更多

关键词 半监督学习 主动链接选择 社区发现 非负矩阵分解

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基于链接模型的主动半监督社区发现方法 被引量：1

12

作者 柴变芳 王建岭 +1 位作者 许冀伟 李文斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3090-3094,共5页

链接模型可对网络的社区发现问题建模,相比具有相同目标的对称模型和条件模型,PPL模型处理网络类型更多、社区发现准确率更高。但PPL模型是一个无监督模型,在网络社区结构不清晰时效果不佳,且不能利用易获取的先验信息。为使用尽可能少... 链接模型可对网络的社区发现问题建模,相比具有相同目标的对称模型和条件模型,PPL模型处理网络类型更多、社区发现准确率更高。但PPL模型是一个无监督模型,在网络社区结构不清晰时效果不佳,且不能利用易获取的先验信息。为使用尽可能少的先验,获得社区发现链接模型性能较大的提升,提出了一个主动节点先验学习(ANPL)算法,该算法主动选择效用高、易标记的成对约束进行标记,基于标记的约束对自动生成信息量更大的标记节点集合。基于PPL模型设计了一个融合网络拓扑结构和标记节点先验的半监督社区发现(SPPL)模型,并给出模型用于半监督社区发现的参数估计算法。人工网络和实际网络上的实验结果表明,利用ANPL获得的标记节点先验和网络拓扑结构,SPPL模型的社区发现准确率高于无监督PPL模型及当前流行的基于非负矩阵分解(NMF)的半监督社区发现模型。 展开更多

关键词 半监督社区发现 主动学习 链接模型 最大期望算法 约束先验

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基于标签传播的半监督社区发现算法研究 被引量：1

13

作者 魏芳芳 睢世杰 睢世凯 《软件导刊》 2019年第7期92-95,共4页

近年来,许多关于社区发现的优秀算法被提出并取得了较好的社区划分效果。但是到目前为止,没有任何一种算法能够同时在时间复杂度和准确度方面取得较好的表现。现实网络中往往存在一些有利于指导社区发现的标签信息,如must-link信息、can... 近年来,许多关于社区发现的优秀算法被提出并取得了较好的社区划分效果。但是到目前为止,没有任何一种算法能够同时在时间复杂度和准确度方面取得较好的表现。现实网络中往往存在一些有利于指导社区发现的标签信息,如must-link信息、cannot-link信息等。因此提出基于少量标签信息传播、拓扑结构的半监督社区发现算法S_LPA,分别在karate网络、dolphins网络、LFR基准网络上进行测试。实验结果表明,该算法S_LPA时间复杂度为O(m),相对其它算法,S_LPA在karate网络和dolphins网络的NMI值高于CNM、InfoMap、LPA算法,在LRF网络上准确度高出约20%;提高参数u后,S_LPA算法可识别其它算法不能识别的社区结构。 展开更多

关键词 社区发现 半监督 标签信息 标签传播

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一种融合节点变化信息的动态社区发现方法

14

作者 贺超波 成其伟 +3 位作者 程俊伟 刘星雨 余鹏 陈启买 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2786-2798,共13页

动态社区发现旨在检测动态复杂网络中蕴含的社区结构,对于揭示网络的功能及演化模式具有重要研究价值.由于相邻时刻网络的社区结构具有平滑性,前一时刻网络的社区划分信息可以用于监督当前时刻网络的社区划分过程,但已有方法均难以有效... 动态社区发现旨在检测动态复杂网络中蕴含的社区结构,对于揭示网络的功能及演化模式具有重要研究价值.由于相邻时刻网络的社区结构具有平滑性,前一时刻网络的社区划分信息可以用于监督当前时刻网络的社区划分过程,但已有方法均难以有效提取这些信息来提高动态社区发现性能.针对该问题,提出一种融合节点变化信息的动态社区发现方法(Semi-supervised Nonnegative Matrix Factorization combining Node Change Information,NCI-SeNMF).NCI-SeNMF首先采用k-core分析方法提取前一时刻社区网络的degeneracy-core,并选取degeneracy-core中的节点构造社区隶属先验信息,然后对相邻时刻网络的节点局部拓扑结构变化程度进行量化,并将其用于进一步修正社区隶属先验信息,最后通过半监督非负矩阵分解模型集成社区隶属先验信息进行动态社区发现.在多个人工合成动态网络和真实世界动态网络上进行大量对比实验,结果表明,NCI-SeNMF比现有动态社区发现方法在主要评价指标上至少提升了4.8%. 展开更多

关键词 动态社区发现 半监督非负矩阵分解 k-core分析 社区网络 复杂网络

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基于特征扰动的半监督专家发现方法

15

作者 陈卓 张樊星 +1 位作者 杜军威 袁玺明 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期85-91,共7页

专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于... 专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略,利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化;基于ADASYN算法,通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量,缓解分类数据的不平衡;构建联合损失函数,利用有标签和伪标签数据共同训练分类器,增强模型的泛化性能.实验结果表明,该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法. 展开更多

关键词 专家发现 社区问答 半监督学习 特征扰动

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基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法 被引量：1

16

作者 丁建立 邵酉辰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期689-694,共6页

针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标... 针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。 展开更多

关键词 重叠社区发现 多标签传播 标签传播重叠社区发现算法 成对约束 半监督学习 节点影响力

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标签传播算法理论及其应用研究综述 被引量：43

17

作者 张俊丽 常艳丽 师文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期21-25,共5页

介绍了标签传播算法理论,分析了标签传播算法的特点,总结了其在多媒体信息检索、分类、标注、处理和社区发现等方面的应用研究,最后探讨了标签传播算法未来的研究方向。

关键词 标签传播算法 半监督学习 多媒体 社区发现

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