何启荣;尹俊明;Eric P.邢。 互联网规模网络的潜在空间推理。 (英语) Zbl 1360.68680号 J.马赫。学习。物件。 17,第78号论文,41页(2016年). 摘要:互联网规模的网络的兴起,例如拥有数亿到数十亿节点的网络图表和社交媒体,提供了新的科学机会,例如重叠社区检测,以发现互联网的结构,或分析在线社交行为的趋势。然而,许多现有的概率网络模型很难或不可能在如此大规模的情况下部署。我们提出了一种可扩展的方法来建模和推断Internet级网络中的潜在空间,并将重叠社区检测作为一个关键应用。通过将网络简洁地表示为一组三角形模体,开发一个简约的统计模型,推导出一个有效的随机变分推理算法,并通过Petuum参数服务器系统将其作为分布式集群程序实现,我们在实际网络上演示了重叠社区检测,在不到40小时的时间内,在5台机器上有多达1亿个节点和1000个社区。与其他最先进的概率网络方法相比,我们的方法速度快几个数量级,在重叠社区检测方面具有竞争力或更高的准确性。 引用于1文件 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面) 62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面) 68英里11 互联网主题 91天30分 社交网络;意见动态 关键词:概率网络模型;三角形建模;随机变分推理;分布式计算;大数据 软件:图形实验室;佩加斯;火花 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Ho}等人,J.Mach。学习。第17号决议,第78号论文,41页(2016年;Zbl 1360.68680) 全文: 链接