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复杂网络簇结构探测——基于随机游走的蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,网络聚类问题就是要找出给定网络中的所有类簇.有很多实际应用问题可被建模成网络聚类问题.尽管目前已有许多网络聚类方法被提出,但如何进一步提高聚类精度,特别是在没有先验知识(如网络簇个数)的情况下如何发现合理的网络簇结构,仍是一个未能很好解决的难题.针对该问题,在马尔可夫随机游走思想的启发下,从仿生角度出发提出一种全新的网络聚类算法——基于随机游走的蚁群算法RWACO.该算法将蚁群算法的框架作为RWACO的基本框架,对于每一代,以马尔可夫随机游走模型作为启发式规则;基于集成学习思想,将蚂蚁的局部解融合为全局解,并用其更新信息素矩阵.通过“强化簇内连接,弱化簇间连接”这一进化策略,使网络簇结构逐渐地呈现出来.实验结果表明,对一些典型的计算机生成网络和真实网络,该算法能够较准确地探测出网络的真实类簇数与一些有代表性的算法相比,具有较高的聚类精度. 相似文献
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社区结构是复杂网络的重要特征之一,识别网络中不同功能的社区对理解复杂网络特性具有重要作用。基于标签传播的社区发现算法通常以节点的直接邻居作为邻域更新标签,可能无法准确发现社区结构或导致得到的社区划分结果不稳定。针对此问题,提出了一种基于局部随机游走的标签传播算法(Local Random Walk Based Label Propagation Algorithm, LRW-LPA),利用节点的k步邻域内局部重要性指标选择重要性最低的节点作为起始节点,进行带重启的局部随机游走以确定起始节点的局部邻域;选择此局部邻域范围内出现次数最多且影响值最大的标签来更新起始节点标签。LRW-LPA采用带重启的局部随机游走过程能更准确地确定节点的合适邻域范围,提高了算法的稳定性。与LPA,BGLL,Infomap, Leiden, Walktrap等经典社区发现算法在12个真实网络和12个人工构造网络上的比较实验表明,LRW-LPA算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度(Q)等方面表现良好。 相似文献
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聚类分析在数据挖掘领域有着广泛的应用,该文提出一个聚类新思路,它不需要任何参数的假设,只基于数据两两之间的相似性。该方法假设数据点之间存在随机游走关系,根据数据相似性构造随机游走过程的转移矩阵,当随机游走过程进入收敛期后,t阶转移矩阵揭示了数据点的分布。用迭代方法寻找最小的KL-divergence来对这些分布聚类。该方法具有严谨的概率理论基础,避免了传统算法需要参数假设、限于局部最优等不足。实验表明,该算法具有较优的聚类效果。 相似文献
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一种基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析了传统的基于划分的K—means聚类算法的优越性和存在不足的基础上,根据近两年复杂网络研究中部分新的理论成果,提出了复杂网络加权度、加权聚集度与加权聚集系数的定义,并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类,提出基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法(简称WCNFC算法)。实验结果表明,该算法根据节点加权复杂网络特征值,能够较好地找到聚类中心,有效地避免了对初始化选值敏感性的问题,从而使得聚类质量大大提高。 相似文献
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在分析了传统的基于划分的K-means聚类算法的优越性和存在不足的基础上,根据近两年复杂网络研究中部分新的理论成果,提出了复杂网络加权度、加权聚集度与加权聚集系数的定义,并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类,提出基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法(简称WCNFC算法)。实验结果表明,该算法根据节点加权复杂网络特征值,能够较好地找到聚类中心,有效地避免了对初始化选值敏感性的问题,从而使得聚类质量大大提高。 相似文献
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异构网络中往往包含多种不同类型的节点。为了满足用户对不同类型节点的检索需求,需要对不同类型的节点进行排序。同时鉴于用户对不同类型节点的检索需求不同, 提出了一种基于随机游走的异构网络节点排序算法,以提高检索结果的性能。首先,对包含用户、图片和文本内容的异构网络进行了形式化描述。其次,对异构网络中节点之间的相似性进行了定义,并提出了一种包含不同类型邻居节点的相似性计算方法。接下来,基于随机游走思想提出了节点重要性的计算算法,并分析了随机游走模型中偏好向量的选取方法。最后采用大量真实数据进行了实验验证,结果证明了提出的方法在处理信息检索请求时的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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结合复杂网络研究的部分新理论成果和遗传算法的思想,提出一种新的分类方法。该方法将数据集按给定的相似度公式构造出具有社团结构的网络,在此网络的基础上用遗传算法的思想进行分类。算法引进社团模块度作为适应度函数,并且提出了节点归类错误率(NCM)对每次迭代产生的解进行纠错,提高了分类质量和速度。实验表明算法在分类精度和时间上都优于基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法(WCNFC)。 相似文献
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传统的二部图随机游走算法主要采用基于共同项目的相似度计算,并且项目之间、用户之间的影响程度是对称的,这种对称信息不能体现用户兴趣,推荐精度不高。为了提高推荐准确性,提出一种基于用户兴趣度的二部图随机游走方法。采用共同项目和用户打分项目数量的共同性质体现用户兴趣度,分析信息的不对称性,并在二部图中随机游走。实验表明,基于用户兴趣度的二部图随机游走算法提高了预测准确率和命中率。 相似文献
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由于旅客-航班异构网络仅有高度稀疏的民航旅客同行记录,现有子图抽取方法难以从旅客-航班异构网络中获得旅客同行子图.对此提出基于旅客-航班异构网络的旅客同行子图抽取算法.将旅客-航班异构网络转换为旅客-旅客同构网络,通过随机游走方法得到旅客间的潜在同行关系,使用标签传播算法进行子图抽取.在国内某航空公司的旅客订票数据集上... 相似文献
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在语义结构查询问题中,传统的查询方法无法快速直观地描述一个具有百万节点的大图,并衡量语义结构的重要性。针对该问题,VoG算法利用子图分割方法并最大化对语义结构进行匹配。提出一种MRQ算法,解决传统算法中查询时间长等问题。利用ApxGreedy算法对输入图进行聚集;通过聚集后超点强弱关联生成随机游走图;使用随机游走算法对语义结构进行查询,根据聚集过程与查询过程中产生的损失进行加权求和,并排序输出语义结构。随机游走查询算法有效地降低了时间复杂度。MRQ算法与VoG算法在真实数据集上的对比实验表明,MRQ算法在时间上比VoG快10倍,误差率降低3.75%。 相似文献
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基于正方化算法的树图生成方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在对正方化算法分析的基础上,提出双向正方化算法,并通过模拟实验,验证了双向正方化算法在改进原算法平均长宽比方面的优越性,并具有更好的稳定性. 相似文献
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传统数据降维算法分为线性或流形学习降维算法,但在实际应用中很难确定需要哪一类算法.设计一种综合的数据降维算法,以保证它的线性降维效果下限为主成分分析方法且在流形学习降维方面能揭示流形的数据结构.通过对高维数据构造马尔可夫转移矩阵,使越相似的节点转移概率越大,从而发现高维数据降维到低维流形的映射关系.实验结果表明,在人造... 相似文献
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林涵溪 《计算机应用与软件》2009,26(9):110-112,125
引文网络体现了文献研究内容上的相关性及知识的传递,包含了大量的研究关联性信息,被广泛地用于对文章重要性进行鉴定.但当前缺少一种在引文网络基础上识别研究群体的方法.为寻找具有相关研究的作者群体,首先研究文献之间的引用关系,建立基于引文路径的引文分析模型,最后构造相关性指标并利用DBScan算法对引文网络进行聚类.通过对文章间关联强度的定义,运用聚类方法挖掘出学术研究群体,实现了一种新颖、且复杂度较低的研究群体识别方法. 相似文献
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从研究点阵图形的特点入手,提出一种等分像素点的直线生成算法.同时,还分析了Bresenham算法偏差相对大的产生原因,进一步探讨了提高算法精确度的途径.通过比较,本算法优于Bresenham算法. 相似文献
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基于随机模拟与PSO算法相结合的随机机会约束规划算法 总被引:4,自引:0,他引:4
随机机会约束规划作为一类重要的随机规划,广泛存在于许多领域中.为了寻找更有效的求解随机机会约束规划的算法,通过采用随机模拟来逼近随机函数,并在微粒群算法PSO(Particle Swarm Optimization)中利用随机模拟实现估计适应值和检验解的可行性,从而给出了求解随机机会约束规划的新算法,最后,测试其性能并与遗传算法进行了比较,实例结果表明该算法的正确性和有效性. 相似文献
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基于2003年至2018年共15年的IPv6 BGP报文数据,提取自治系统(Autonomous System, AS)级复杂网络结构数据,分析其各维度特征的变化情况。通过一系列计算验证了复杂网络的节点间连接状态满足幂律分布,节点间存在富人俱乐部现象以及网络的自相似等特性。同时,根据各维度特征的时间序列展开分析,通过差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)建模,评估并预测IPv6 AS级复杂网络未来的状态和发展趋势。 相似文献