变分图自编码器是图嵌入研究中重要的深度学习模型,但存在着先验正态分布缺陷、训练过程中容易出现后验塌陷等问题.本文从建立云概念空间与隐空间的映射关系入手,引入云模型数字特征对网络中的节点进行不确定性概念表示,设计了一种基于...变分图自编码器是图嵌入研究中重要的深度学习模型,但存在着先验正态分布缺陷、训练过程中容易出现后验塌陷等问题.本文从建立云概念空间与隐空间的映射关系入手,引入云模型数字特征对网络中的节点进行不确定性概念表示,设计了一种基于多维云模型的变分图自编码器(Variational Graph Autoencoder based on Multidimensional Cloud Model,MCM-VGAE).该模型实现了隐空间的多维云概念嵌入及相应的漂移性损失度量,将先验分布扩展为泛正态分布,利用多维正向云发生器及云包络带修正采样算法实现了重参数化过程,有效缓解了后验塌陷现象.在应用效果上,模型在多类型数据集上的链路预测、节点聚类、图嵌入可视化实验表现均优于基准模型,进一步说明了方法的普适有效性.展开更多
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种经典的基于密度的聚类算法,它通过两个全局参数即半径Eps和最少点数MinPts,能够对任意形状的数据进行聚类,并自动确定类个数。但是,使用全局半径的DBSCAN对...DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种经典的基于密度的聚类算法,它通过两个全局参数即半径Eps和最少点数MinPts,能够对任意形状的数据进行聚类,并自动确定类个数。但是,使用全局半径的DBSCAN对于密度不均匀数据集的聚类效果较差,且无法对重叠数据集进行聚类。因此,定义了密度递减原则和局部半径,并根据k-近邻距离自动确定局部半径,从而提出了基于局部半径的DBSCAN算法(LE-DBSCAN);然后,通过考虑近邻的标签,对二支聚类结果的临界点和噪声点进行重新划分,从而提出了基于局部半径的三支DBSCAN算法(LE3W-DBSCAN)。将LE-DBSCAN和LE3W-DBSCAN与该领域的相关算法在UCI数据集和人工数据集上进行对比,实验结果表明,所提算法在常用的硬聚类指标和软聚类指标上都具有较好的表现。展开更多
文摘变分图自编码器是图嵌入研究中重要的深度学习模型,但存在着先验正态分布缺陷、训练过程中容易出现后验塌陷等问题.本文从建立云概念空间与隐空间的映射关系入手,引入云模型数字特征对网络中的节点进行不确定性概念表示,设计了一种基于多维云模型的变分图自编码器(Variational Graph Autoencoder based on Multidimensional Cloud Model,MCM-VGAE).该模型实现了隐空间的多维云概念嵌入及相应的漂移性损失度量,将先验分布扩展为泛正态分布,利用多维正向云发生器及云包络带修正采样算法实现了重参数化过程,有效缓解了后验塌陷现象.在应用效果上,模型在多类型数据集上的链路预测、节点聚类、图嵌入可视化实验表现均优于基准模型,进一步说明了方法的普适有效性.
文摘DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种经典的基于密度的聚类算法,它通过两个全局参数即半径Eps和最少点数MinPts,能够对任意形状的数据进行聚类,并自动确定类个数。但是,使用全局半径的DBSCAN对于密度不均匀数据集的聚类效果较差,且无法对重叠数据集进行聚类。因此,定义了密度递减原则和局部半径,并根据k-近邻距离自动确定局部半径,从而提出了基于局部半径的DBSCAN算法(LE-DBSCAN);然后,通过考虑近邻的标签,对二支聚类结果的临界点和噪声点进行重新划分,从而提出了基于局部半径的三支DBSCAN算法(LE3W-DBSCAN)。将LE-DBSCAN和LE3W-DBSCAN与该领域的相关算法在UCI数据集和人工数据集上进行对比,实验结果表明,所提算法在常用的硬聚类指标和软聚类指标上都具有较好的表现。
