随机块模型相关论文
社区尺度的诈骗人员、广告推销等行为是新时代城市系统中的重要治安风险的代表。在计算社会学的背景下,以手机信令数据为基础,采用......
随着现代科技的急速发展,更加频繁的人类交互潜藏着更多的风险,因此对风险群体与个体的检测具有巨大的现实意义。利用高精度的、带......
复杂网络是现实世界复杂系统的抽象表现形式,具有广泛的研究价值和应用前景。例如,挖掘复杂网络隐含结构模式对于发现复杂系统中隐......
概率图模型是一种结合图论和概率论相关知识的理论框架。该框架可利用图结构表示模型中随机变量的联合概率分布,推断未知随机变量......
本文的研究内容分为以下两个方面.首先,探讨了有限群不变式中的超曲面问题.在研究有限群与其子群不变式的关系时,T-函子被证明是一......
学位
网络科学近些年来一直是一个非常活跃的研究方向,它在众多学科,例如生物学、信息学、社会学和计算机科学等,都有着非常重要的应用......
置信传播(BP)算法作为推断概率图模型的主流算法是求解随机块模型中联合概率分布的重要方法之一.但现有的方法要么在处理核边结构......
随着互联网的不断发展，智能手机、平板电脑等智能终端在人类生活中的普及以及移动网络带宽的不断提高，使得微信、微博等社交媒体已经......
在网络数据中,随机块模型被广泛用于社区结构的建模。为得到社区个数的相合估计量,本文提出基于局部平滑邻接矩阵和极值理论的序贯......
复杂网络是对复杂系统的抽象表示。系统中的实体被抽象地表示为网络节点,实体之间的交互关系被抽象地表示为网络连接。普适性使得......
社区发现作为网络研究的重要课题,其应用涉及到从查找通信网络和生物网络社区到金融风控中老赖识别等多个领域,受到了统计学,物理......
网络科学已经在计算机科学,统计学,社会科学和生物学等学科中得到了广泛的应用,典型例子包括社交网络,交通网络,电力网络和通信网......
自然界和人类社会中众多的复杂系统可以抽象成复杂网络,从而通过研究得到有价值的结论。因此,复杂网络广泛应用于各个领域,比如生......
在?们的?常?活中,复杂系统扮演着?分重要的??。对复杂系统的研究也有很多不同的?向,例如对复杂系统动?学的研究,对随机性的研究,以......
根据社区的直观定义,它的强度依赖于内部成员之间的联系以及内部成员与网络剩余部分的联系，并不依赖于非成员之间的联系.但是，网络剩......
在对网络无任何先验知识情形下，PPSB-DC模型（popularity and productivity stochastic block model and discriminative content mod......
网络研究已经成为机器学习领域中的热点问题之一，近年来发展起来的随机块模型是通过建模生成网络的一种方法．本文对随机块模型加以推......
以随机块模型为基础,并假设社团之间顶点连边的概率符合伯努利分布,通过积分的方法构造出社团个数的似然函数。根据复杂网络的一个......
随机块模型可以生成各种不同结构（称作广义社区，包括传统社区、二分结构、层次结构等）的网络，也可以根据概率对等原则发现网络中的广义......
由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络,对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点.如何设......
传统社团检测算法利用网络拓扑挖掘社团结构,忽略了真实复杂网络中节点自身属性等信息在社团归属方面的重要作用。为此,提出基于网......
复杂网络社团检测有助于分析网络的结构和功能,是复杂网络研究的一项重要任务,近年来获得了广泛关注。另外,研究网络的影响力节点......
针对社团检测中社团数目未知的问题,提出一种基于正则无回路矩阵的社团数目估计方法。该方法通过定义一种正则无回路矩阵并利用其......
经典的置信传播（BP）算法能够通过有限次数的迭代，推断出所有节点的边缘概率分布和最大似然概率。针对该算法在迭代过程中产生的影响精......
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社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区......
随着科学技术的发展,人们能够收集到的网络数据类型也日渐丰富。除了网络节点之间的拓扑结构信息,其本身的属性信息也越来越多地被......
由于大规模社会网络中存在着多种结构,且这些结构对于大规模社会网络的研究至关重要,但现有的结构发现方法大多只能够发现单一的结......
随着互联网技术和数字化技术的发展,各类在线社会网络,如Twitter、 LinkedIn、Facebook、新浪微博、人人网,逐渐成为人们生活、学......
现实世界的诸多关系均以复杂网络的形式存在，对复杂网络的研究具有重要的理论意义和应用价值。统计网络模型作为复杂网络和机器学习......
社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。......
