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使用负面信息进行有效的半监督社区检测。 (英文) Zbl 1395.91374号

摘要:半监督社区检测方法可以利用先验信息来指导社区结构的发现过程,在过去几年中引起了相当大的研究兴趣。以前的大多数工作都假设某些节点的精确标签是预先已知的,并以单个标签和成对约束的形式表示。在本文中,我们提出了一种新型的先验信息,称为负信息,它指示节点是否不属于特定的社区。然后提出了基于负信息的半监督社区检测算法,以有效地利用这类信息来辅助社区检测过程。所提出的算法在几个人工和真实世界的网络上进行了评估,并在恢复社区方面显示出很高的有效性。

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全文: 内政部

参考文献:

[1] Girvan,M。;Newman,M.E.,《社会和生物网络中的社区结构》,美国国家科学院学报,99,12,7821-7826,(2002)·Zbl 1032.91716号 ·doi:10.1073/pnas.122653799
[2] Newman,M.E.J.,《网络中的模块化和社区结构》,美国国家科学院学报,103,23,8577-8582,(2006)·doi:10.1073/pnas.0601602103
[3] Newman,M.E.J.,检测网络中社区结构的快速算法,《物理评论》E,69,6,(2004)·doi:10.1103/PhysRevE.69.066133
[4] M.E.J.纽曼。;Girvan,M.,《发现和评估网络中的社区结构》,《物理评论E:统计、非线性和软物质物理学》,69,2,(2004)·Zbl 1032.91716号 ·doi:10.1103/PhysRevE.69.026113
[5] 杜赫,J。;Arenas,A.,《使用极值优化的复杂网络社区检测》,《物理评论》E,72,2,(2005)·doi:10.1103/PhysRevE.72.027104
[6] 布隆德尔,V.D。;纪尧姆,J.-L。;兰比奥特,R。;Lefebvre,E.,《大型网络中社区的快速展开》,《统计力学杂志:理论与实验》,2008,10,(2008)·Zbl 1459.91130号 ·doi:10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
[7] 儿子,S.-W。;Jeong,H。;Noh,J.D.,复杂网络中的随机场伊辛模型和社区结构,《欧洲物理杂志》B,50,3,431-437,(2006)·doi:10.1140/epjb/e2006-00155-4
[8] 卡勒,B。;Newman,M.E.J.,网络中的随机块模型和社区结构,物理评论E,83,1,(2011)·doi:10.1103/PhysRevE.83.016107
[9] Fortunato,S.,《图形中的社区检测》,《物理报告:物理快报评论》,486,3–5,75-174,(2010)·doi:10.1016/j.physrep.2009.11.002
[10] Newman,M.E.J.,《网络中的社区、模块和大规模结构》,自然物理学,8,1,25-31,(2012)·doi:10.1038/nphys2162
[11] 韦斯顿,J。;Leslie,C。;即E。;周,D.Y。;Elisseeff,A。;Noble,W.S.,使用簇核进行半监督蛋白质分类,生物信息学,21,15,3241-3247,(2005)·doi:10.1093/bioinformatics/bti497
[12] 马,X。;高,L。;Yong,X。;Fu,L.,复杂网络中社区结构检测的半监督聚类算法,物理A:统计力学及其应用,389,1,187-197,(2010)·doi:10.1016/j.physa.2009.09.018
[13] 伊顿,E。;Mansbach,R.,半监督社区检测的自旋模型,第26届AAAI人工智能会议论文集和第24届人工智能创新应用会议(AAAI’12)
[14] Zhang,Z.-Y.,具有部分背景信息的复杂网络中的社区结构检测,《欧洲物理快报》,101,4,(2013)·doi:10.1209/0295-5075/101/48005
[15] 张志勇。;Sun,K.-D。;Wang,S.Q.,《具有部分背景信息的复杂网络中增强的社区结构检测》,《科学报告》,第3期,第3241条,(2013年)·doi:10.1038/srep03241
[16] 刘,D。;刘,X。;Wang,W。;Bai,H.,基于离散势理论的半监督社区检测,《物理学A:统计力学及其应用》,416173-182,(2014)·doi:10.1016/j.physa.2014.08.051
[17] 刘,D。;Bai,H.-Y。;李海杰。;Wang,W.-J.,利用标记传播进行半监督社区检测,国际现代物理杂志B,28,(2014)·doi:10.1142/S0217979214502087
[18] 侯,C。;聂,F。;Wang,F。;张,C。;Wu,Y.,使用负标签的半监督学习,IEEE神经网络汇刊,22,3,420-432,(2011)·doi:10.1109/TNN.2010.209237
[19] Lancichinetti,A。;福图纳托,S。;Radicchi,F.,《测试社区检测算法的基准图》,《物理评论》E,78,4,(2008)·doi:10.1103/PhysRevE.78.046110
[20] Golub,G.H。;van Loan,C.F.,矩阵计算,3,(2012),JHU出版社
[21] Zachary,W.,《小群体冲突和分裂的信息流模型》1,《人类学研究杂志》,33,4,452-473,(1977)
[22] Lusseau博士。;施耐德,K。;O.J.博伊索。;Haase,P。;斯洛滕,E。;Dawson,S.M.,声音可疑的宽吻海豚群落具有很大比例的长期联系:地理隔离能解释这一独特特征吗?,行为生态学和社会生物学,54,4,396-405,(2003)·doi:10.1007/s00265-003-0651-y
[23] Raghavan,联合国。;阿尔伯特·R。;Kumara,S.,《检测大规模网络中社区结构的近线性时间算法》,《物理评论——电子统计、非线性和软物质物理学》,76,3,(2007)·doi:10.1103/PhysRevE.76.036106
[24] 罗斯瓦尔,M。;Bergstrom,C.T.,复杂网络上随机行走的地图揭示了社区结构,美国国家科学院学报,105,4,1118-1123,(2008)·doi:10.1073/pnas.0706851105
[25] 达农,L。;Diaz-Guilera,A。;杜赫,J。;Arenas,A.,《比较群落结构识别》,《统计力学杂志:理论与实验》,9,219-228,(2005)·doi:10.1088/1742-5468/2005/09/P09008
[26] 多内蒂,L。;穆尼奥斯,M.A.,《探测网络社区:一种新的系统和有效的算法》,《统计力学杂志:理论和实验》,2004年,(2004)·Zbl 1073.82596号 ·doi:10.1088/1742-5468/2004/10/P10012
[27] 潘,Y。;李,D.-H。;刘建国。;Liang,J.-Z.,通过节点相似性检测复杂网络中的社区结构,Physica A:统计力学及其应用,389,14,2849-2857,(2010)·doi:10.1016/j.physa-2010年3月.006日
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