本文關(guān)鍵詞：基于概率模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法

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【摘要】：隨著萬維網(wǎng)和在線社交網(wǎng)站的發(fā)展,規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動態(tài)性強的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用而生.發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)的潛在結(jié)構(gòu),是分析和理解網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基本途徑.概率模型以其靈活的建模和解釋能力、堅實的理論框架成為各領(lǐng)域研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)任務(wù)的有效工具,但該類方法存在計算瓶頸.近幾年出現(xiàn)了一些基于概率模型的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)方法,主要從網(wǎng)絡(luò)表示、結(jié)構(gòu)假設(shè)、參數(shù)求解這3個方面解決計算問題.按照模型參數(shù)求解策略將已有方法歸為兩類:隨機變分推理(stochastic variational inference)方法和在線EM(online expectation maximazation)方法,詳細分析各方法的設(shè)計動機、原理和優(yōu)缺點.定性和定量地對比、分析典型方法的特點和性能,并提出大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)模型的設(shè)計原則.最后,概括該領(lǐng)域研究的核心問題,展望未來發(fā)展趨勢.
【作者單位】： 交通數(shù)據(jù)分析與挖掘北京市重點實驗室(北京交通大學(xué));石家莊經(jīng)濟學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn) 隨機變分推理 在線EM算法 三角形模體
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61473030,61370129) 中央高�？蒲袠I(yè)務(wù)經(jīng)費(2014YJS039) 河北省自然科學(xué)基金(F2013205192) 北京市科委項目(Z131110002813118) 北大方正集團有限公司數(shù)字出版技術(shù)國家重點實驗室開放課題
【分類號】：TP18;TP393.02
【正文快照】： Approaches of Structure Exploratory Based on Probabilistic Models in Massive NetworksCHAI Bian-Fang1,2,JIA Cai-Yan1,YU Jian11(Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining(Beijing Jiaotong University),Beijing 100044,China)2(Department of Inf

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本文編號：920358