社区发现相关论文
社区结构普遍存在于自然界的各种复杂网络中，是网络结构的重要特征之一。社区发现算法可以识别网络中的有用信息，有助于分析网络的结......
随着互联网的持续演化,僵尸网络呈现出平台多样化、通信隐蔽化、控制智能化等特点,以5G、物联网、智能终端、云存储、社交平台为代......
社区发现旨在挖掘复杂网络蕴含的社区结构，是复杂网络分析的重要任务之一．然而，现有的社区发现方法大多针对单层网络数据，对现实世界中......
社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务。社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于......
电力系统为满足各类用户的用电需求,需掌握用户端用电负荷曲线的典型模式。当前电力负荷模式挖掘过程中往往使用单视角数据进行聚......
[目的/意义]社区画像对于解决社交网络信息过载问题,实现深层次的个性化知识服务意义重大。针对社区画像研究现状,进行客观的分析......
随着大数据时代的到来,社交、金融、零售、电商、互联网等领域织起了一张张巨大而复杂的关系网,诸如人际关系网、交易网、运输网、......
针对目前进化计算社区发现方法精度不高与社区边界识别较低的问题，提出一种基于随机游走的进化计算社区发现算法.首先，设计一种基于......
随着网络规模的增大,节点接近中心性的精确算法效率越来越低.本文提出一种基于RankNet排序学习算法的模型以快速逼近复杂网络节点......
在我们生活的真实世界中,普遍存在各种联系,这些联系大多可以抽象出来以复杂网络的形式表示。截至今天,复杂网络很明显已经成为了......
复杂网络已在社会学、生物学以及计算机科学等领域得到广泛的应用。作为复杂网络最基本和最重要的拓扑结构属性之一的社区结构,对......
社区结构是复杂网络的一个重要基本特性,各领域学者相继提出许多社区发现算法,如何有效地提取复杂网络中点和边的表达信息是这类算......
社区结构是复杂网络的重要特征之一,如何有效发现社区是一个重要热点问题。标签传播算法是社区发现算法中非常重要的一类算法。本......
复杂网络可以对现实生活中的各种系统进行抽象化,其中最重要的特性就是社区结构,其应用非常广泛,如社交网络中有共同兴趣的用户往......
基于模型的协同过滤算法通过矩阵分解来将用户偏好以及物品属性用隐变量来表示，但现有的矩阵分解算法很难应对个性化推荐系统中严重......
现实世界中的许多复杂系统可以表示为网络,例如社交网络、生物分子网络等,网络分析对于理解复杂系统的内部机制具有重要意义。作为......
近年来,很多学者已经提出了一些半监督社区发现方法,这些方法通过将潜在有用的先验信息（尤其通过主动学习方法获取的先验信息）与网络......
随着网络科学技术的蓬勃发展,以及移动智能终端设备的普及,社交网络已经改变了人们传统的沟通与协作方式,打破了人际交往的时空界......
随着信息技术在人们生活与工业生产等领域的大量应用,计算机网络规模也随之不断地拓展,延伸到各行各业中去。在国家的基础行业中,......
复杂网络是复杂系统的一种重要表现形式,有助于研究复杂系统的拓扑结构。随着复杂网络应用于社交领域、生物领域、交通领域和信息......
网络结构数据的处理是当前数据科学的前沿热点研究方向。与研究较多的静态网络相比,时序网络数据维数更高、结构变化更为灵活,建立......
随着社会的发展,针对复杂网络社区发现算法的研究逐渐深入,社区发现算法在推荐领域、信息传播、精准营销等方面都有着很大的价值。......
现实生活中存在着多种复杂网络,随着时代的发展,越来越多的复杂网络也被深入的研究。重叠社区发现算法,作为可以帮助人们了解复杂......
现实生活中的属性网络分析是一个复杂的问题。高质量社区能够捕获属性网络全局的重要信息,研究可解释性社区发现方法可为推动相关......
社区发现是一个基础性的且被广泛研究的问题。现有的社区发现算法多是聚焦于网络拓扑,然而随着真实世界网络中实体可用属性的多样......
现实世界中诸多系统都可以抽象化为一个个复杂网络,网络结构研究对网络的管理具有重要意义。社区是网络的一种重要结构拓扑特性,社......
近年来,复杂网络的社区发现由于可以发现隐藏在网络中的有用信息,在社交网络、电子邮件网络、引文网络和生物网络等应用领域上引起......
随着网络应用的不断发展,传统的网络架构已无法承载爆炸性增长的网络流量。为了解决该问题,一种新型的网络架构——软件定义网络（So......
在实际的农产品生产销售场景中,消费者共同购买行为所形成的网络结构非常复杂且多变。虽然社区发现算法可以有效挖掘出共同购买行......
传统的交通出行调查由于数据量有限、精准度不高、样本代表性不足等局限性,难以较为准确地揭示城市交通出行的特征。近年来,随着时......
复杂网络是现实生活中复杂系统的抽象。在真实世界中,存在各种各样的复杂系统,可以抽象成为多种复杂网络,如金融网络、社交网络、......
随着当前互联网和通信技术的快速发展,以微信、微博、淘宝和Facebook等为首的在线社会网络的出现极大地丰富和便利了人们的日常生......
聚类（Clustering）技术是机器学习中非常重要的一种非监督学习方式。通常,聚类算法依据某种准则将相似的样本指派到同一个类中、将不......
随着计算和数据采集技术的发展,在各个应用领域中积累了大量复杂数据.这些数据中往往蕴含着直接或潜在的网络（图）结构.网络数据分析......
随着网络的快速发展,以网络为载体的信息量迅速增长,使得图的规模也随之扩大。由于大规模图数据无法使用单机环境进行处理,因此分......
人群定向是通过对用户的行为,找出具有共同特征的潜在用户集合。为了能够帮助企业或广告主挖掘社交网络中潜在用户,本文针对复杂的......
复杂网络的社区是一个内部关联紧密但外部关联稀疏的节点聚类,属于网络的子图。网络的社区构造帮助我们在中观层面上描述复杂网络,......
随着绿色交通概念深入人心,移动支付等新兴技术的冲击,共享经济体逐渐向传统的交通行业发出挑战。我国的共享单车市场自2016年发展......
采集手机上的信息并加以分析利用,目前已成为警方预测犯罪动向、监测犯罪行为的重要手段之一。其中,手机之间的通话记录蕴含了大量......
在大规模网络环境下,主机面临的安全威胁也愈发多样.随着基于机器学习检测恶意文件的技术快速崛起,极大的提升了对恶意软件的检测......
属性网络不但包含节点之间复杂的拓扑结构,还包含拥有丰富属性信息的节点,其可以比传统网络更有效地建模现代信息系统,属性网络的......
随着互联网的快速发展,科研人员上传和下载文献的权限愈发自由,越来越多的电子文献资料出现在网络中。然而,如何更加准确、快速的......
