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基于改进随机分块模型的电商网络链路预测算法: 1; 作者史玉林钱晓东《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期824-830,847,共8页; 通过改进的随机分块模型(SBM)链路预测算法,研究电子商务网络的演化过程与社团结构。针对原始SBM模型块之间的度分布为二项式分布,引入度衰减参数使得随机分块模型中块之间的度分布遵循幂律分布。针对原始SBM模型中节点之间的连接仅仅... 展开更多; 关键词随机分块模型电商网络链路预测推荐; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机分块模型的结构脑网络连接优化被引量：1: 2; 作者李荣荣郭浩陈俊杰《计算机工程与设计》北大核心 2017年第8期1997-2001,共5页; 针对传统的结构脑网络构建以及分析方法缺乏对网络中连接的可信程度的验证,且在现有的研究中对结构脑网络进行优化的方法存在缺陷,介绍一种基于随机分块模型的算法,对结构脑网络中的连接可靠性进行量化评价,作为基础对网络结构进行优化... 展开更多; 关键词结构脑网络标记神经元比例随机分块模型连接可信度符号检验正确率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化: 3; 作者王希郭浩陈俊杰《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第2期218-222,共5页; 为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果... 展开更多; 关键词重构可信度功能脑网络随机分块模型复杂网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于谱聚类带有节点特征的社区发现算法被引量：3: 4; 作者唐风琴丁文文《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期161-172,共12页; 提出一类基于谱聚类算法的带有节点特征的社区发现算法(SCSA),该算法首先将带有节点特征的网络图转化为加权图,其中边的权重用节点特征相似度度量,然后将谱聚类算法应用到加权图上进行社区检测.SCSA算法将带有节点特征的网络图分成K个社... 展开更多; 关键词社区发现谱聚类随机分块模型归一化互信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进随机分块模型的电商网络链路预测算法: 1; 作者史玉林钱晓东; 机构兰州交通大学经济与管理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期824-830,847,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71461017)。; 文摘通过改进的随机分块模型(SBM)链路预测算法,研究电子商务网络的演化过程与社团结构。针对原始SBM模型块之间的度分布为二项式分布,引入度衰减参数使得随机分块模型中块之间的度分布遵循幂律分布。针对原始SBM模型中节点之间的连接仅仅取决于节点所属块的假设,引入度控制参数使其更接近真实网络的度数分布。基于此提出优化后的随机分块模型,并利用阿里巴巴淘宝数据集验证该算法,结果显示该算法精确度高于随机分块模型(SBM)、度修正的随机分块模型(DCSBM)以及层次结构模型(HBM)。说明改进后的算法能较好地刻画电商网络中的社团结构,准确地发现网络中的缺失链接。; 关键词随机分块模型电商网络链路预测推荐; Keywords stochastic block model(SBM) e-commerce network link prediction recommendation; 分类号 TP630.40 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机分块模型的结构脑网络连接优化被引量：1: 2; 作者李荣荣郭浩陈俊杰; 机构太原理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2017年第8期1997-2001,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61373101 61472270 +3 种基金 61402318) 2013T047); 文摘针对传统的结构脑网络构建以及分析方法缺乏对网络中连接的可信程度的验证,且在现有的研究中对结构脑网络进行优化的方法存在缺陷,介绍一种基于随机分块模型的算法,对结构脑网络中的连接可靠性进行量化评价,作为基础对网络结构进行优化。利用网络中节点间的模块化结构,以及节点间是否存在连接依赖于节点在网络中起到的作用这两个属性,将节点分为模块,迭代多次,直到节点发挥其最大作用为止。通过与真实网络相比较,验证该方法是否可以应用在结构脑网络。结果表明,在不同的网络稀疏度情况下,使用该算法优化后的网络的正确边的比率,均远高于原有的方法说明该方法对结构脑网络的优化有显著效果。; 关键词结构脑网络标记神经元比例随机分块模型连接可信度符号检验正确率; Keywords structural brain network FLNe stochastic block model connection reliability sign-test accuracy; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化: 3; 作者王希郭浩陈俊杰; 机构太原理工大学计算机科学与技术学院; 出处《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第2期218-222,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136) 多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101) +4 种基金 2013T047); 文摘为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果表明,该方法可用于脑网络的重构,通过重构可以找到影响脑网络连通性的虚假边,提高了连通性的可信度。; 关键词重构可信度功能脑网络随机分块模型复杂网络; Keywords reconstruction reliability functional brain network stochastic block model complex network; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于谱聚类带有节点特征的社区发现算法被引量：3: 4; 作者唐风琴丁文文; 机构淮北师范大学数学科学学院兰州大学数学与统计学院; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期161-172,共12页; 基金国家自然科学基金(11301236) 安徽省自然科学基金(1608085QG169) +1 种基金 KJ2017A376)资助; 文摘提出一类基于谱聚类算法的带有节点特征的社区发现算法(SCSA),该算法首先将带有节点特征的网络图转化为加权图,其中边的权重用节点特征相似度度量,然后将谱聚类算法应用到加权图上进行社区检测.SCSA算法将带有节点特征的网络图分成K个社区,每个社区内节点不仅连接良好而且具有相似的特征属性.注意到不是所有节点的特征在社区划分过程中都是有用的,与划分无关的特征信息会降低社区发现算法的准确度.为此,提出了一类节点特征权重自调整机制嵌入到谱聚类中以提高社区检测质量.数值实验的结果验证了所提算法的有效性.; 关键词社区发现谱聚类随机分块模型归一化互信息; Keywords community detectionl spectral clustering stochastic block model normalized mutual information; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进随机分块模型的电商网络链路预测算法	史玉林钱晓东	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于随机分块模型的结构脑网络连接优化	李荣荣郭浩陈俊杰	《计算机工程与设计》北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化	王希郭浩陈俊杰	《太原理工大学学报》 CAS 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于谱聚类带有节点特征的社区发现算法	唐风琴丁文文	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料