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题名机会网络中基于社区的高效消息传输算法
被引量：3
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作者
姚玉坤
杨及开
刘文辉
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机构
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期2447-2452,共6页
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基金
长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT1299)
重庆市教委科研项目(KJ120510)
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文摘
针对机会社会网络中现有基于社区的消息传输算法(OSNCMTS)在社区内存在节点积压消息分发任务、在社区间存在盲目选择活跃节点转发信息的问题,提出一种基于社区的高效机会网络路由算法(HECMTS)。在HECMTS算法中,首先,采用极值优先(EO)算法划分社区并将划分的社区矩阵分发给社区节点;其次,采用社区矩阵和消息到目的节点成功率相结合的方法分配社区内消息副本数;最后,利用活跃节点往返不同社区的机会收集活跃节点信息,然后查询这些活跃节点信息从中选取合适的活跃节点完成社区间消息传输。仿真结果表明,与OSNCMTS算法相比,HECMTS算法在路由开销性能和平均端到端时延性能上分别至少下降了19%和16%。
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关键词
社区
机会网络
社区矩阵
回归机制
社交节点
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Keywords
community
opportunistic network
community matrix
back scheme
social node
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分类号
TP393.04
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于异质图注意力网络的重叠社区发现方法
被引量：1
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作者
孙悦
赵宇红
薛婷
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3649-3655,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(81571753)
内蒙古自然科学基金项目(2022MS06006)。
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文摘
为解决异质网络重叠社区发现问题,提出一种基于异质图注意力网络的重叠社区发现模型。通过异质图注意力网络的双层注意力机制,从节点级与语义级充分挖掘节点、元路径在信息表示中的重要程度,并进行分层聚合获得节点特征向量,将伯努利-泊松模型与图卷积网络整合,在生成社区隶属关系矩阵的基础上优化社区重叠度进行重叠社区划分。模型改变异质图注意力网络的激活函数,改善梯度消失问题,将异质图注意力网络与伯努利-泊松模型结合实现异质网络的重叠社区发现。使用真实数据集进行实验,实验结果表明,模型可以利用异质网络节点信息多样性进行重叠社区发现,相对传统社区发现方法具备较好的稳定性和准确性。
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关键词
重叠社区发现
异质网络
异质图注意网络
元路径
图卷积神经网络
伯努利-泊松模型
社区隶属矩阵
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Keywords
overlapping community discovery
heterogeneous networks
heterogeneous graph attention network
meta-path
graph convolutional neural network
Bernoulli-Poisson model
community affiliation matrix
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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