【摘要】：流行度-生成度隨機塊(popularity-productivity stochastic block,PPSB)模型能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)廣義社區(qū),但該模型易過擬合,且不能有效處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),故提出一個3層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)廣義社區(qū)發(fā)現(xiàn)(generalized PPSB,GPPSB)模型,并給出實現(xiàn)大規(guī)模鏈接網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)廣義社區(qū)發(fā)現(xiàn)的隨機變分推理(stochastic variational inference,SVI)算法GPPSB-SVI和GPPSB-C-SVI。不同規(guī)模人工網(wǎng)絡(luò)和實際網(wǎng)絡(luò)上的實驗結(jié)果表明:GPPSB-SVI準(zhǔn)確性優(yōu)于已有流行大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,效率高于基于PPSB模型的廣義社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法;GPPSB-C-SVI準(zhǔn)確性優(yōu)于GPPSB-SVI算法;GPPSB模型引入節(jié)點隸屬度和類間鏈接概率矩陣的先驗分布,可更好地對網(wǎng)絡(luò)建模,其參數(shù)估計算法GPPSB-SVI、GPPSB-C-SVI可更有效地實現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)廣義社區(qū)發(fā)現(xiàn)。
[Abstract]:The popularity-productivity stochastic block,PPSB model can find the generalized community of the network, but the model is easy to fit and can not deal with the large-scale network effectively. Therefore, a three-layer Bayesian network generalized community discovery (generalized PPSB,GPPSB) model is proposed. The stochastic variational reasoning (stochastic variational inference,SVI) algorithms GPPSB-SVI and GPPSB-C-SVI. for realizing the discovery of generalized community in large scale link networks and content networks are also given. The experimental results on different scale artificial networks and real networks show that the accuracy of the 10% GPPSB-SVI algorithm is better than that of popular large-scale network community discovery algorithms. The efficiency of GPPSB-C-SVI algorithm based on PPSB model is higher than that of GPPSB-C-SVI algorithm, which is better than that of GPPSB-SVI algorithm by introducing the prior distribution of node membership degree and interclass link probability matrix. The parameter estimation algorithm GPPSB-SVI,GPPSB-C-SVI is more effective in realizing generalized community discovery in large scale networks.
【作者單位】： 河北地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院;河北省財政廳信息中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61503260)
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2257300