本文關(guān)鍵詞：一種高效的隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于隨機(jī)塊模型能夠有效處理不具有先驗(yàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò),對(duì)其研究成為了機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).如何設(shè)計(jì)出具有模型選擇能力的快速隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法,是目前隨機(jī)塊模型研究面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn).提出一種精細(xì)隨機(jī)塊模型及其快速學(xué)習(xí)算法.該學(xué)習(xí)方法基于提出的模型與最小消息長度推導(dǎo)出一個(gè)新成本函數(shù),利用期望最大化參數(shù)估計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了邊評(píng)價(jià)模型邊估計(jì)參數(shù)的并行學(xué)習(xí)策略,以此方式顯著降低隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)的時(shí)間復(fù)雜性.分別采用人工網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò),從學(xué)習(xí)時(shí)間和學(xué)習(xí)精度兩方面對(duì)提出的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了驗(yàn)證,并與現(xiàn)有的代表性隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的算法能夠在保持學(xué)習(xí)精度的情況下顯著降低時(shí)間復(fù)雜性,在學(xué)習(xí)精度和時(shí)間之間取得很好的折衷;在無任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下,可處理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模從幾百節(jié)點(diǎn)提高至幾萬節(jié)點(diǎn).另外,通過網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn),其結(jié)果也表明了提出的模型及學(xué)習(xí)算法相比現(xiàn)有隨機(jī)塊模型和學(xué)習(xí)方法具有更好的泛化能力.
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)字媒體學(xué)院;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(吉林大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 隨機(jī)塊模型 模型選擇 鏈接預(yù)測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61133011,61373053,61300146,61170092,61202308,61572226) 吉林省自然科學(xué)基金(20150101052JC) 廣東省自然科學(xué)基金(2016A030310072) 吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(93K172016 K19)~~
【分類號(hào)】：TP181
【正文快照】： 隨機(jī)塊模型(stochastic blockmodel,簡稱SBM)是一類重要統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析模型,因其可以有效處理不具有先驗(yàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò),對(duì)其研究成為機(jī)器學(xué)習(xí)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的熱點(diǎn).SBM[1]模型中,塊內(nèi)節(jié)點(diǎn)具有連接模式上的同構(gòu)性[1],分屬同一個(gè)塊的節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)其他節(jié)點(diǎn)的連接方

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本文編號(hào)：433564