【摘要】：流行度-生成度隨機(jī)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(guò)擬合,且不能有效處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),故提出一個(gè)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(shí)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(jī)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(shí)際網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:GPPSB-SVI準(zhǔn)確性?xún)?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?xún)?yōu)于GPPSB-SVI算法;GPPSB模型引入節(jié)點(diǎn)隸屬度和類(lèi)間鏈接概率矩陣的先驗(yàn)分布,可更好地對(duì)網(wǎng)絡(luò)建模,其參數(shù)估計(jì)算法GPPSB-SVI、GPPSB-C-SVI可更有效地實(shí)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(cái)政廳信息中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61503260)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2257300