基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法

针对社交网络中社交关系的有向性与多样性,提出了一种基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法。首先,在网络覆盖率的约束下为社交网络建立有向、非全连接的二维图模型;然后,采用K-medoids算法搜索用户分组的中心用户,采用人工蚁群算法在2D图中搜索各个用户与中心用户的相似性,将满足相似性阈值的用户分为同一个用户组。设计了低活跃用户的预测机制解决网络的稀疏性问题与冷启动问题。此外,通过网络覆盖率的约束条件权衡聚类准确率与覆盖率两个指标。仿真实验结果表明,该算法实现了较好的社交网络聚类性能,并且有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题。     

基于图的多视角聚类算法综述

多视角聚类通过利用多视角之间的互补性和一致性信息来提高聚类的性能.近年来受到越来越多的关注.为了及时掌握目前基于图的多视角聚类算法的研究现状与最新技术,对大量的、最新的多视角图聚类进行调查、归纳整理、分类及总结.根据多视角聚类涉及的算法机制和数学原理,并进一步分为基于图、基于网络和基于谱的聚类方法.不仅详细介绍了每一类...     

基于节点聚类复杂度的图聚类方法

图聚类可以发现网络中的社区结构,是复杂网络分析中的一项重要任务。针对不同节点的聚类难度各异的问题,提出了一种基于节点聚类复杂度的图聚类算法(Graph Clustering Algorithm Based on Node Clustering Complexity, GCNCC),用于判断节点的聚类复杂度,为聚类复杂度低的节点赋予伪标签,利用伪标签提供的监督信息降低其他节点的聚类复杂度,进而得到网络聚类结果。GCNCC包括节点表示、节点聚类复杂度判别和图聚类3个主要模块。节点表示模块得到保持网络集聚性的表示;节点聚类复杂度判别模块用于判断网络中的低聚类复杂度节点,并利用低聚类复杂度节点的伪标签信息来优化更新网络中其他节点的聚类复杂度;图聚类模块采用标签传播方法,将低聚类复杂度节点标签传播给高聚类复杂度节点,以得到聚类结果。在3个真实的引文网络和3个生物数据集上与9种经典算法进行对比,算法GCNCC在ACC,NMI,ARI和F1等方面均表现良好。     

基于用户模糊聚类的综合信任推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常存在的数据稀疏和冷启动问题,根据用户间的信任关系,提出基于模糊C均值聚类的综合信任推荐算法.采用评分数据和信任数据计算用户间的隐式信任值和显式信任值,利用显隐式信任得到综合直接信任值,基于信任的传递特性获得Jaccard全局信任值,最终通过动态结合综合直接信任与Jaccard全局信任获取综合...     

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。     

基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法

针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.     

图聚类算法的评价模型

关系数据可抽象为网络,在通常情况下,缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现,构建了一种接近现实的网络模型,通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。为了确保此推断的合理性,构建的模型网络具有与所研究网络完全相同的一阶统计特征。同时,构建的模型网络可具有任意设定的集团结构,这就相当于给定了背景知识,即真实的分类信息是已知的。实例说明,构建的模型为客观评价图聚类算法提供了一条途径。     

基于改进演化算法的空间数据聚类方法

分析空间数据的特点和用常规方法进行空间数据聚类分析的难点与不足,提出一种基于改进的演化算法空间数据聚类方法——SDCEA。解决用传统方法进行空间数据聚类分析时存在的问题,增强聚类分析方法的灵活性和有效性。实验结果表明,对于空间数据的聚类分析问题,该算法具有很好的性能。     

基于MapReduce的图结构聚类算法

图结构聚类（SCAN）是一种著名的基于密度的图聚类算法。该算法不仅能够找到图中的聚类结构,而且还能发现图中的Hub节点和离群节点。然而,随着图数据规模越来越大,传统的SCAN算法的复杂度为O（m^1.5）（m为图中边的条数）,因此很难处理大规模的图数据。为了解决SCAN算法的可扩展性问题,本文提出了一种新颖的基于MapReduce的海量图结构聚类算法MRSCAN。具体地,我们提出了一种计算核心节点,以及两种合并聚类的MapReduce算法。最后,在多个真实的大规模图数据集上进行实验测试,实验结果验证了算法的准确性、有效性,以及可扩展性。     

基于聚类推荐的P2P信任模型*

提出一个基于聚类推荐的信任模型。通过聚类算法,对目标节点的评价值进行聚合,使用聚类产生的推荐拟合度以及推荐节点自身全局信誉值共同作为推荐权重,经过迭代合成节点的全局信誉值。仿真实验分析表明,与类似的迭代式信任模型相比,由于推荐权重的分配更合理,从而能更有效地缓解节点恶意行为带来的影响,特别是遏制不诚实推荐节点对信任模型的破坏。     

信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法

随着社交网络的飞速发展引起了人们对推荐系统（RS）的广泛关注。针对社交网络中现有推荐方法仍存在冷启动问题以及未考虑用户所处的社交网络信息的情况，提出了在信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法（PRAGE）。首先，根据用户物品和它们之间的反馈信息建立用户物品图（UIG），同时引入信任机制建立用户信任图（UTG）；其次，通过对两个图使用随机游走算法得到用户与物品的初始相似度和基于信任机制的新的用户物品相似度；重复随机游走过程直至相似度稳定到收敛值；然后，使用UIG和UTG的图熵对两组相似度进行加权并最终相应地得出目标用户的最终推荐列表。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明，相比经典的基于随机游走算法，PRAGE的精确率分别提高了34.7%和19.4%，召回率分别提高了28.9%和21.1%，能够有效地缓解推荐的冷启动问题且在精确率和覆盖率指标上均优于对比算法。     

基于上界单纯形投影图张量学习的多核聚类算法

近年来,多核图聚类（MKGC）受到了广泛的关注,这得益于多核学习能有效地避免核函数与核参数的选择,而图聚类能充分挖掘样本间的复杂结构信息。然而现有的MKGC方法存在着如下问题：图学习技术使得模型复杂化,图拉普拉斯矩阵的高秩特性使其难以保证学到的关系图包含精确的c个连通分量（块对角性质）,以及大部分方法忽略了候选关系图间的高阶结构信息,使得多核信息难以被充分利用。针对以上问题,提出了一种新的MKGC方法。首先,提出一种新的上界单纯形投影图学习方法,直接将核矩阵投影到图单纯形上,降低了计算复杂度;同时,引入一种新的块对角约束,使学到的关系图能保持精确的块对角属性;此外,在上界单纯形投影空间中引入低秩张量学习来充分挖掘多个候选关系图的高阶结构信息。在多个数据集上与现有的MKGC方法相比,所提出方法计算量小、稳定性高,在聚类精度（ACC）和标准互信息（NMI）指标上具有较大的优势。     

信任委托证书图搜索研究

分析了分布式信任管理的证书结构反证书授权模型,包括线性链式授权、门限授权、条件授权和复合证书授权等,探讨了不同模型下的证书表达与证书链处理机制．提出了基于有向无环图DAG的证书图结构,并对利用DAG表达证书图作出证明。在证书链的搜索算法中。通过对多重边的有向无环图用深度优先和广度优先算法结合实现对证书链的搜索,避免证书图中产生的环形链而导致低搜索效率问题。     

A partitional clustering algorithm validated by a clustering tendency index based on graph theory

Applying graph theory to clustering, we propose a partitional clustering method and a clustering tendency index. No initial assumptions about the data set are requested by the method. The number of clusters and the partition that best fits the data set, are selected according to the optimal clustering tendency index value.     

战术互联网同质层基于信任评估的安全分簇算法

提出一种适用于构建战术互联网同质网层分级结构的安全分簇算法（SCABTE），给出簇形成和簇维护的详细设计策略。最后从入侵节点的角度分析其安全性，并用NS-2构建了战术互联网仿真环境在节点传输距离、节点移动速度、网络规模变化条件下验证算法的可用性。     

战术互联网中基于信任的k跳复合度量分簇算法

在分析战术互联网特点的基础上,提出了一种基于信任的k跳复合度量分簇算法TBKCM。综合考虑节点行政级别、节点信任度、剩余电池电量、节点相对移动性、节点ID来选举簇首,提高了网络的安全性和稳定性。将一跳簇扩展为k跳,增强了网络的可扩展性。采用按需触发簇维护策略,能够及时有效地维护网络拓扑,同时减少控制开销。仿真实验表明,TBKCM方案产生的簇有适度且统一的簇尺寸,与其他方案相比,具有更长的簇首持续时间,簇结构更加稳定。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法

针对传统图转导（GT）算法计算量大并且准确率不高的问题,提出一个基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法。首先,采用模糊C均值（FCM）聚类算法先对未标记样本预选取,缩小图转导算法构图数据集的范围;然后,构建k近邻稀疏图,减少相似度矩阵的虚假连接,进而缩减了构图的时间,通过标记传播的方式得出初选未标记样本的标记信息;最后,结合半监督流形假设模型利用扩充的标记数据集以及剩余未标记数据集进行分类器的训练,进而得出最终的分类结果。在Weizmann Horse数据集下,所提算法分类准确率均达到96%以上,和传统仅使用图转导的分类方法相比,解决了对初始标记集的依赖性问题,将准确率至少提高了10%;将所提算法直接运用到兵马俑数据集,分类准确度也达到95%以上,明显高于传统的图转导算法。实验结果表明,基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法,在图像分类方面有较好的分类效果,对图像的精准分类具有研究意义。     

一种基于信任值的分类属性聚类算法

针对K—Modes算法的不足,提出了一种基于信任值的分类属性聚类算法TrustCCluster,该算法不需预先给定聚类个数,聚类结果稳定且不依赖于初始值的选取。在真实数据上验证了TrustC—Cluster聚类算法,并与K—Modes和P—Modes算法进行了对比,实验结果表明TmstCCluster算法是有效、可行的。     

基于图卷积与长短期记忆网络的动态网络表示学习模型

针对动态网络节点之间链路预测的准确率低和运行时间长的情况,提出了一种以降噪自编码器(dAE)为框架,结合图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)网络的动态网络表示学习模型dynGAELSTM.首先,该模型的前端采用GCN捕获动态图节点的高阶图邻域的特征信息;其次,将提取到的信息输入dAE的编码层以获取低维特征向量,...