一种优化的标签传播方法

社区发现是复杂网络分析领域的一项重要研究内容,而标签传播算法因在分析复杂网络时具有时间复杂度低等优点,获得广泛关注.但标签传播算法中的随机策略降低社区划分结果的稳定性和效率.为解决随机策略引起的问题,提出了一种优化的标签传播方法.该方法引入标签权重,并与标签一起组成二元组,根据标签二元组、节点间的联系度等因素为节点分配初始化标签;同时,在标签传播过程中,根据节点间的联系度等因素进行标签更新.实验结果证明了该方法的有效性和有用性.     

Bidirectional Label Propagation over Graphs

Graph-Based label propagation algorithms are popular in the state-of-the-art semi-supervised learning research. The key idea underlying this algorithmic family is to enforce labeling consistency between any two examples with a positive similarity. However, negative similarities or dissimilarities are equivalently valuable in practice. To this end, we simultaneously leverage similarities and dissimilarities in our proposed semi-supervised learning algorithm which we term Bidirectional Label Propagation (BLP). Different from previous label propagation mechanisms that proceed along a single direction of graph edges, the BLP algorithm can propagate labels along not only positive but also negative edge directions. By using an initial neighborhood graph and class assignment constraints inherent among the labeled examples, a set of class-specific graphs are learned, which include both positive and negative edges and thus reveal discriminative cues. Over the learned graphs, a convex propagation criterion is carried out to ensure consistent labelings along the positive edges and inconsistent labelings along the negative edges. Experimental evidence discovered in synthetic and real-world datasets validates excellent performance of the proposed BLP algorithm.     

基于标签传递的异常检测算法研究

异常检测旨在检测出观测数据中的非正常值,被广泛应用于反信用卡欺诈、网络入侵检测、医疗分析以及气象预报等领域。在异常检测中,正常数据通常具有异常数据所不具备的某种内蕴结构。因此,如何有效地利用正常数据与异常数据在数据结构上的差异性将有助于提高异常检测性能。为此,本文提出了一种新颖的基于标签传递的异常检测算法。该算法通过图模型刻画正常数据所具有的内蕴结构,并通过多重标签传递来构建未标记正例样本与待测试样本的标签置信度的差异。最后,基于正例样本的标签置信度的统计特性分析,实现对测试样本的异常性判决。在人工合成及真实数据集上的实验验证了本文算法的有效性。     

基于超松弛迭代的标签传播算法*

针对标签传播算法中存在的问题,将超松弛迭代引入标签传播算法,解决标签序列的优化问题,提出基于超松弛迭代的标签传播算法(ORLP).该算法使用正负标签的方式标记已知样本,通过在近邻点间学习分类的方式预测未知样本的标签信息,同时在每次迭代时都能较好地保留初始标记点的标签信息,以指导下一次的标签传递过程.基于超松弛迭代推导ORLP的标签传播公式,同时证明标签序列的收敛性,得到标签序列的收敛解.实验表明,ORLP具有较高的分类准确率和较快的收敛速度.     

基于三支标签传播的半监督属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用之一.为了对部分标记的数据进行属性约简,一些基于粗糙集的半监督属性约简方法相继被提出,但这些方法在数据信息利用、运行代价、约简质量等方面仍然存在挑战.本文针对混合型分类数据,提出了一种新的基于三支标签传播的半监督属性约简(3WLPME)方法.该方法包括两个过程:三支标签传播(3WLP)和基于混合熵的启发式属性约简(MEHAR).其中,3WLP在经典标签传播算法的基础上,结合三支决策和主动学习思想,对无标签数据进行标注,并更新有标签集和无标签集.迭代执行上述过程直至收敛,可以提升最终的伪标签准确率.在MEHAR中,属性重要度由混合熵度量.基于依赖度和条件熵定义的混合熵,融合了粗糙集的代数表示和信息表示,能更深刻地反映属性的分类能力.本文对3WLP算法和MEHAR算法的有效性进行了理论分析.在UCI数据集上进行了以下仿真实验:3WLP与随机标签传播在伪标签准确率上的对比;不同属性约简算法在约简质量上的对比;3WLPME与其他基于粗糙集的半监督属性约简方法,在约简质量上的对比.实验结果验证了3WLP能获得较高的伪标签准确率;MEHAR在不降低分类准确率的前提下,能获得较小的约简;3WLPME在半监督约简过程中具有更高的效率和稳定性,说明本文所提方法是有效的.     

稳定的标签传播社团划分算法研究

快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。     

基于标签传递的人像分割

人像分割技术在人脸识别、3D人体重建及运动捕捉等实际应用中具有重要的作用,其可靠性直接影响后续处理的效果。本文以标签传递理论的目标分割算法为基础,提出了一种优化的人像分割算法。首先,引入模糊集理论,提高复杂背景图像分割的能力;然后,使用超像素过分割进行预处理,利用过分割结果优化相似度定义提高分割轮廓的平滑性和可靠性。实验结果表明,与原有标签传递算法相比,本文提出的算法可以保持较高的分割轮廓平滑度且具有更高的分割精度。     

基于模块度优化的标签传播社区发现算法

标签传播算法（LPA）是一种快速高效的社区发现算法,算法无需社区数量等先验信息,但存在大量随机性,稳定性较差. 为了提高标签传播算法的稳定性,提出了一种改进的标签传播算法（LPAMP）. 该算法分为两个阶段,第一阶段以模块度贪婪为依据,进行节点粗聚类;第二阶段在粗聚类的基础上,进行节点标签传播. 实验结果表明,所提算法降低了标签传播算法的随机性,增强了稳定性,并且提高了准确率.     

一种基于标签传播的数据分块算法

数据分块有助于降低大规模数据中实体分辨的计算复杂度,但现有算法存在效能和效率难以平衡的问题。为此,在标签传播的基础上设计数据分块算法,以实现两者的平衡。根据记录间相同词项的数量估计记录相似度,通过标签传播算法发现潜在相似重复记录,降低时间复杂度。在通用测试数据中的实验结果表明,该算法能有效提高F-Measure值,减少运行时间,实现大规模数据中的数据分块。     

基于标签传播能力的改进LPA算法

随着网络规模的不断增大,在时间复杂度上具有明显优势的标签传播算法受到广泛关注,但是其内在机制存在不确定性和随机性,导致社团发现结果不够准确和稳定。为此,提出一种新的改进标签传播算法。在K-shell分解算法的基础上,构造节点重要性计算方法,利用节点重要性分析标签传播算法中的标签传播能力,通过节点重要性排序和标签传播能力制定新的标签更新策略,得出最终的社团划分结果。在人工网络和真实网络上的实验结果表明,该算法有较高的准确性和稳定性。     

基于网络预处理的改进标签传播算法

LPA中存在的随机策略,严重破坏算法的鲁棒性.随着大数据时代的来临,复杂网络的规模不断增大,从而造成算法的运算量增加,收敛速度减慢.针对这一问题,提出了一种新的改进标签传播算法-KLPA.首先,对初始网络预处理：利用K-Shell指数将网络划分成核心-边缘层次,去除边缘层节点,赋予核心层的节点标签.其次,改进标签传播策略对预处理网络进行社区划分.最后,实验证明KLPA算法减小网络规模,提高了社区划分质量,同时也加快了算法的收敛速度.     

基于多尺度标签传播的小样本图像分类

在小样本条件下,由于低数据问题,即标记数据较少且难以收集,采用传统的深度学习很难训练出一个好的分类器.最近的研究中,基于低维局部信息度量方法和标签传播网络(transductive propagation network, TPN)算法取得了较好的分类效果,并且局部信息可以很好地度量特征与特征之间的关系,但是低数据问题依然存在.为了解决低数据问题,提出基于多尺度的标签传播网络(multi-scale label propagation network, MSLPN)方法,其核心思想在于利用多尺度生成器生成多个尺度的图像特征,通过关系度量模块获得多个不同尺度特征下的样本相似性得分,并通过集成不同尺度的相似性得分获得分类结果,具体地,方法首先通过多尺度生成器生成不同尺度的图像特征,然后利用多尺度信息的相似性得分进行标签传播,最后通过多尺度标签传播结果计算获得分类结果.与TPN相比,在数据集miniImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了2.77%和4.02%;在数据集tieredImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中分类准确率分别提高了1.16%和1.27%.实验结果表明,利用多尺度特征信息可有效提高分类准确率.     

稀疏近似最近特征空间嵌入标签传播

针对现有的基于图的半监督学习（graph-based semi-supervised learning,简称GSSL）方法存在模型参数敏感和数据空间判别信息不充分等问题,受最近特征空间嵌入和数据稀疏表示思想的启发,提出一种稀疏近似最近特征空间嵌入标签传播算法SANFSP（sparse approximated nearest feature space embedding label propagation）.SANFSP首先利用特征空间嵌入投影点来稀疏表示原始数据;然后,度量原始数据和稀疏近似最近特征空间嵌入投影间的相似性;进而提出稀疏近似最近特征空间嵌入正则化项;最后,基于传统GSSL 方法的标签传播算法,实现数据标签的平滑传播.同时,还将SANFSP 算法简单拓展到out-of-sample 学习.SANFSP 算法在人造和实际数据集（如人脸识别、可视物件识别以及手写数字分类等）上取得了有效的实验结果.     

一种基于标签传播的两阶段社区发现算法

针对标签传播社区发现算法在节点更新顺序及标签传播过程中存在较大随机性而导致划分结果稳定性差的问题,提出一种基于标签传播的两阶段社区发现算法(a two-stage community detection algorithm based on label propagation, LPA-TS),通过参与系数确定节点更新顺序,并在标签传播过程中依据节点间相似性更新节点标签,得到初始社区划分.将社区看作节点,社区间连边数作为边权重,得到社区关系网络.按照参与系数由低到高的顺序合并社区关系网络中的节点,得到最终社区划分结果.算法LPA-TS减少了传统LPA方法在节点更新和标签传播过程的随机性;在第2阶段,将不符合弱社区定义的初始社区与连边最多的相邻社区合并,再按照社区参与系数由低到高的顺序合并初始社区提升社区发现质量.通过与一些经典算法在8个真实网络及不同参数下LFR benchmark人工网络数据集上的实验比较表明LPA-TS算法表现了良好的稳定性,在NMI、ARI、模块性等方面表现良好.     

基于加权样本和共识率的标记传播算法

标记传播是使用最广泛的半监督分类方法之一.基于共识率的标记传播算法(Consensus Rate-based Label Propaga-tion,CRLP)通过汇总多个聚类方法以合并数据各种属性得到的共识率来构造图.然而,CRLP算法与大多数基于图的半监督分类方法一样,在图中将每个标记样本视为同等重要,它们主要通过优...     

一种基于标记传播的大规模图像分类方法

在基于内容的图像检索中,图像标记具有十分重要的作用.由于为图像加标注代价昂贵,研究者通过利用大量的未标记数据来提高分类性能,标记传播是其中的一类有效方法.随着数据采集、存储技术的发展,数字图像的积累越来越容易,但现有的标记传播方法难以处理真实世界中的大规模数据.因此,针对大规模图像标记,融合标记传播和随机森林技术,提出一种新方法RFLP.它使用随机决策树进行样本压缩,使得传统的标记传播方法能够在压缩过的示例上高效执行,以利用未标记数据提高分类性能,然后利用随机森林将标记传播的结果推广到所有未标记示例上.实验结果表明,新方法RFLP的可扩展性明显优于传统标记传播方法,且其分类性能良好.     

基于网络社区发现的标签传播聚类算法

高维数据的聚类特性通常难以直接观测.将其构建为复杂网络,节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系.对网络中的节点进行社区发现,可实现对数据更直观的聚类.提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法.首先,用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络.之后,根据节点相似度进行节点标签预处理,使得相似的节点具有相同的标签.用节点的影响力值改进标签传播过程,降低标签选择的随机性.最后,基于内聚度进行社区的优化合并,提高社区的质量.在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.     

低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法

针对监控视频下低分辨率人脸识别中存在的特征表示能力不强及判别开集人脸图像身份不够准确的问题,文中提出低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法.采用视觉几何组(VGG)提取人脸图像特征,依据特征的相似度获得高、低分辨率图像的映射关系.对已标记样本和未标记样本进行迭代标签传播,在每次迭代过程中,通过统计每个类别的置信度直方图,估计识别精确率逼近100%的自适应置信度阈值.根据阈值将确认的未标记样本更新至已标记样本集,提高算法召回率.在公共数据集上的实验表明,文中算法在精确率逼近100%的基础上,召回率取得较高值.     

基于节点重要性与相似性的标签传播算法

标签传播算法是一种常用的社区发现方法,具有近似线性的时间复杂度,但该算法存在随机性和不稳定性.为了解决标签传播算法存在的准确性低和稳定性差的问题,本文提出了基于节点重要性与相似性的标签传播算法(Label Propagation Algorithm based on node Importance and Similarity,LPA IS).首先,基于节点重要性提出种子节点集和算法更新序列的获取方法.其次,利用节点重要性与相似性提出了一种计算标签综合影响力的方法,任意节点根据其邻居标签的综合影响力更新自身的标签.在真实网络和人工合成网络上进行实验,结果表明,与其它5种典型标签传播类算法对比,LPA IS算法能够在一定程度上提高算法的准确性和稳定性,并且能够减少算法的迭代次数.     

基于标签传播的拓扑势社区检测算法

基于拓扑势的社区检测通过节点的链接信息构造拓扑势域,在拓扑势域内进行社区划分.但实际划分过程存在大量孤立性社区.带节点属性信息的社区检测问题作为社区的重要组成,已成为社区检测的主要研究方向.本文提出了一种结合标签传播的拓扑势社区检测算法(TPCDLP).首先,结合标签传播思想将属性信息转换为节点间的链接权值.其次,把链接权值加入到拓扑势中构造拓扑势域.再利用核心节点进行子群社区的划分.最后,利用子群社区间核心节点的距离进行社区划分.在3个含标签属性的数据集上,与6种算法对比,该算法在改进的模块度QoEv、信息熵Entropy、社区重叠度Overlap和综合指标F上表现更优.在3个真实社区上应用了该算法,并与3种算法对比,实验结果显示该算法在标准化互信息指标N MI上表现良好,能够有效应用于实际问题.