版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著DT(Data Technology)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)的價(jià)值在各行各業(yè)中越來(lái)越得到廣泛重視。如何從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)掘去一些有價(jià)值的信息來(lái)指導(dǎo)和改善我們的工作和生活具有重要的意義。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向,可以從紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中尋找一些潛在的社區(qū)結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)隱藏在網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)中的知識(shí)和潛藏在一般現(xiàn)象下的規(guī)律,進(jìn)而為人們提供個(gè)性化、科學(xué)化的服務(wù),幫助人們作出更有效的決策。
本文通過(guò)對(duì)標(biāo)簽傳播算法的研究,
2、結(jié)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的先驗(yàn)知識(shí),提出了一種基于局部回路的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的研究工作主要包括以下兩個(gè)方面:
(1)提出了一種基于局部回路的標(biāo)簽傳播社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先,綜述了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,并重點(diǎn)分析了標(biāo)簽傳播算法及其存在的問(wèn)題。其次,根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中節(jié)點(diǎn)間存在的先驗(yàn)知識(shí),提出了基于局部回路的標(biāo)簽傳播改進(jìn)算法,即標(biāo)簽傳播過(guò)程中,當(dāng)存在多個(gè)最大標(biāo)簽值時(shí),采用最短局部回路選擇策略代替隨機(jī)選擇,從而有
3、效抑制標(biāo)簽在社區(qū)間傳播,提高算法的準(zhǔn)確度,并用簡(jiǎn)單示例從理論角度驗(yàn)證了算法的可行性。最后,為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性,本文選擇了兩種類(lèi)型的數(shù)據(jù)集,分別采用經(jīng)典真實(shí)數(shù)據(jù)集、人工生成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,并以模塊度和NMI為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),用對(duì)比的方法對(duì)本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于局部回路的標(biāo)簽傳播算法可以取得更好的劃分效果。
(2)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。選取代表性的微博真實(shí)網(wǎng)絡(luò)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,通過(guò)預(yù)處理剔除特殊點(diǎn),再將改進(jìn)算法應(yīng)用到真實(shí)的微博網(wǎng)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于SCAN算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于FCA的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.pdf
- 基于相似度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于圖著色的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)的圖像去霧算法.pdf
- 基于BFS的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于Hadoop的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法并行化研究.pdf
- 基于邊劃分的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于概率模型的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于稠密子圖的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于標(biāo)簽傳播算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)新算法.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)理論與算法研究.pdf
- 基于先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)圖像分割算法研究.pdf
- 基于標(biāo)簽傳播的實(shí)時(shí)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于優(yōu)化標(biāo)簽傳播算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究.pdf
- 基于鏈接相似度的Web社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于節(jié)點(diǎn)相似度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.pdf
- 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中基于社區(qū)引力的社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法.pdf
- 基于用戶(hù)通話記錄的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法與社區(qū)畫(huà)像研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論