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在网络结构不断变化的同时,社区结构也随之演化.社区结构在不同时间片的变化可定义为四种不同的演化事件:持续、分离、融合和消失.本文运用网络表示学习的方法,对网络进行图嵌入编码映射到低维向量空间中,研究动态社区演化事件的预测.特征方面,在传统的社区内部属性特征、时间片间属性特性变化和前段时间片的社区演化事件的特征维度的基础上,引入潜在结构特征表征四种演化事件,运用随机游走和Softmax思想获取潜在的结构特征;模型方面,引入深度随机森林的策略,同时采用attention机制、蒙特卡洛特征采样策略进行特征融合和特征训练,克服了已有算法仅获取局部结构特征的缺陷.实验在DBLP、FACEBOOK和Bitcoin数据集上,对比SVM、XGBOOST和RIDGE模型训练,证实了新提出的算法模型对最终预测准确率有很大的提升. 相似文献
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王学军 《智能计算机与应用》2022,(12):214-217
为了提高无线虚拟社区网络敏感特征信息聚类能力,需要进行数据优化聚类处理,提出基于分块文本相似度检测的无线虚拟社区网络敏感特征信息网格强化聚类算法。采用异构有向图分析方法进行无线虚拟社区网络敏感特征信息存储结构设计,结合特征空间重组技术进行无线虚拟社区网络敏感特征信息结构重组,提取无线虚拟社区网络敏感特征信息的关联信息特征量,采用分块文本相似度检测的方法实现对社区网络敏感特征信息谱密度特征提取和融合聚类处理。仿真结果表明,采用该方法进行社区网络敏感特征信息谱密度融合的聚类性较好,对社区网络敏感信息的分块检测能力较强。 相似文献
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为提高无线传感器网络(WSNs)链路质量预测精度和降低噪声影响,提出了一种联合改进核FCM与智能优化SVR (improved kernel furry c-means and intelligent support vector regression,IKFCM-ISVR)的WSNs链路质量预测方案.首先将基于紧致度和离散度的有效性指数引入核FCM方法,实现样本集聚类个数自动划分;然后采用改进核FCM方法对链路质量样本数据进行处理,获得样本聚类隶属度;在此基础上,构建群居蜘蛛优化SVR预测模型,采用基于"动态折射"学习机制的群集蜘蛛对模型参数进行优化,得到不同聚类最佳SVR参数组合;最后采用IKFCM-ISVR算法对不同实验场景下的WSNs链路数据进行预测评估.仿真结果表明,同其它预测算法相比,该算法预测精度提高了36.8~68.4%. 相似文献
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为解决分布式开放系统中具有不确定性、不对称性、部分传递性和时空衰减性等一系列复杂的动态属性的信任关系定量表示和预测问题,基于灰聚类理论构建了8等级信任评价模型,进而由灰聚类系数矩阵得到评价者对目标关于属性的信任定量建模,并基于具有长期预测能力的动态灰色系统构建了灰色分布式信任预测模型.采用邻近动态窗体的方式对各时段的评价者对目标关于属性的信任进行动态预测,预测结果是有效的,与真实值的差值的绝对平均值(0.018)远小于预测阈值(0.05),这种以社会认知行为实际交互结果为依据的策略的预测模型为信任预测提供了新的思路. 相似文献
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基于银行交易具有动态变化、时效性和重复性的特点,文中通过对银行网络进行清洗和压缩,研究银行网络的基本拓扑统计性质和聚类结构,并得到交易网络满足复杂网络的小世界和无标度特性。针对已有的链路预测算法在动态网络预测中的不足,提出一种自适应的动态链路算法对银行客户交易进行预测。该方法在预测网络的基础上添加了节点重要性与节点连接强弱性两个特性,并将3种预测算法结合随机算法进行了对比分析。随后将这3种算法运用到具有动态交易特性的3类真实数据集中进行实验验证。实验结果显示,新算法的预测精度约为75%。将该算法与经典的预测算法进行比较发现,提出的算法在预测方面的性能提升了5%~10%。 相似文献
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针对大规模UAV编队执行任务中的目标分配问题,提出了一种新的基于局域世界演化的网络模型。首先通过对复杂网络社团生成过程的分析,改进了局域世界选择策略,同时考虑目标威胁评估对单UAV的合作意愿的影响,改进了择优连接策略。最后对生成的网络进行社团识别,根据社团划分结果的不同处理方法,得到目标分配问题不同的解。仿真的结果表明,生成网络具有明显的社团结构,同时具有很好的动态扩展性。 相似文献
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针对现有的在线社团检测方法大多仅从增量相关的节点和边出发,难以有效挖掘社团结构的动态变化特性问题,提出了一种基于图流在线非负矩阵分解的社团检测方法.首先将网络中持续到达的图数据按照流式数据进行存储和预处理,然后借鉴梯度下降思想,采用在线非负矩阵分解架构,根据不同时刻达到的图流序列,实时迭代更新社团归属矩阵,并通过有效的学习率和缓存策略设置,保证了图流处理的收敛性和合理性.实验结果表明,相比于已有在线社团检测方法,该方法具备更高的社团检测精度. 相似文献
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Recently,influence maximization model is a hot issue in the field of social network influence,while the traditional independent cascade model is generally based on static network with a fixed value of activation probability.DDIC model,which was a dynamic network influence diffusion model with attenuation factor was proposed.It calculated the activation probability between nodes via affinity propagation,and according with dynamic segmentation of social network time slice,calculation of influence on proliferation of next time slice with the current time slice of activation probability performance decay.The experimental results show that the nodes in the DDIC model have more chances to active the neighbor and the average probability of activing of the DDIC model is higher.Further experiments show that influence value via computing with affinity propagation can reflect the process of the spread model more accurately. 相似文献
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为了满足业务多样性对5G网络切片带来差异化需求的同时保证切片的可靠性,实现网络资源的优化配置。该文针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题,提出对计算资源、链路资源和RRU频谱资源联合分配方案。首先,该方案建立面向可靠性约束的多目标资源分配模型,引入李雅普诺夫优化模型,在保证队列稳定同时优化资源分配。其次,提出了基于队列稳定性的虚拟节点映射算法和基于可靠性的虚拟链路映射算法。最后,将时间离散为一系列连续的时间窗,利用时间窗动态处理到达的网络切片请求,实现在线的网络切片映射算法。仿真结果表明,该算法提高了资源利用率,并且保证网络可靠性。 相似文献
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The social network often contains a large amount of information about users and groups,such as topic evolution mode,group aggregation effect,the law of information dissemination and so on.The mining of these information has become an important task for social network analysis.As one characteristic of the social network,the group aggregation effect is characterized by the community structure of the social network.The discovery of community structure has become the basis and key point of other social network analysis tasks.With the rapid growth of the number of online social network users,the traditional community detection methods have been difficult to be used,which contributes to the development of parallel community detection technology.The current mainstream parallel community detection methods,including Louvain algorithm and label propagation algorithm,were tested in the large-scale data sets,and corresponding advantages and disadvantages were pointed out so as to provide useful information for later applications. 相似文献
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This paper aims to effectively solve the problem of the influence maximization in social networks. For this purpose, an influence maximization method that can identify influential nodes via the community structure and the influence distribution difference is proposed. Firstly, the network embedding-based community detection approach is developed, by which the social network is divided into several high-quality communities. Secondly, the solution of influence maximization is composed of the candidate stage and the greedy stage. The candidate stage is to select candidate nodes from the interior and the boundary of each community using a heuristic algorithm, and the greedy stage is to determine seed nodes with the largest marginal influence increment from the candidate set through the sub-modular property-based Greedy algorithm. Finally, experimental results demonstrate the superiority of the proposed method compared with existing methods, from which one can further find that our work can achieve a good tradeoff between the influence spread and the running time. 相似文献
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