【摘 要】
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复杂网络涉及生物科学、计算机科学、统计物理学和社会科学等多个领域.它通过结点表示个体,边表示关系强度,从而将个体关系及结构研究表示为图.近年来,复杂网络研究已经成为
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复杂网络涉及生物科学、计算机科学、统计物理学和社会科学等多个领域.它通过结点表示个体,边表示关系强度,从而将个体关系及结构研究表示为图.近年来,复杂网络研究已经成为机器学习领域的热点之一.本文在第二章综述了网络结构的经典算法.经典算法包括图分割算法、模块方法以及近期发展起来的随机块方法.并通过Karate俱乐部数据分析不同算法的差异.进一步,在论文第三章,重点研究加权随机块模型.推广了目前流行的随机块方法.在建模中,通过考虑网络的权重信息,建立了新的加权随机块模型.并基于变分EM算法给出一种有效求解方法.最后,通过对交通网络数据分析展示了本文方法的有效性.
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