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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(6)
复杂网络中社区结构的发现是数据挖掘领域的研究热点,也是进一步发现社区关系知识的前提。根据网络的系统局部信息和全局信息,计算通过网络系统节点之间的贴近度矩阵,并将网络节点可以按照贴近度和模块度指标划分为两个不同的簇。在四个实际网络数据集以及计算机生成网络的实验结果表明,该算法相比Newman、GN等[1]算法具有更高的准确率。 相似文献
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近年来,许多关于社区发现的优秀算法被提出并取得了较好的社区划分效果。但是到目前为止,没有任何一种算法能够同时在时间复杂度和准确度方面取得较好的表现。现实网络中往往存在一些有利于指导社区发现的标签信息,如must-link信息、cannot-link信息等。因此提出基于少量标签信息传播、拓扑结构的半监督社区发现算法S_LPA,分别在karate网络、dolphins网络、LFR基准网络上进行测试。实验结果表明,该算法S_LPA时间复杂度为O（m）,相对其它算法,S_LPA在karate网络和dolphins网络的NMI值高于CNM、InfoMap、LPA算法,在LRF网络上准确度高出约20%;提高参数u后,S_LPA算法可识别其它算法不能识别的社区结构。 相似文献
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发现高质量的社区是社区网络问题的研究热点。目前,社区发现算法大多针对非重叠社区,重叠社区发现算法较少。基于标签传播的算法是现有重叠社区发现算法中的一类,其中COPRA为典型算法。尽管该算法具有接近线性的时间复杂度,但存在随机因素,结果不稳定,产生的社区结构存在一定差异。为此,提出一种新的基于标签传播的社区发现算法,实验表明该算法在复杂度相近的情况下能明显提高所发现社区的质量,且具有较好的稳定性。 相似文献
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在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。 相似文献
6.
设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构,在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构,基于重构网络进行链接抽样;在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模,并用EM算法求解模型参数,根据参数可得内容网络的潜在结构。 相似文献
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Web中存在着大量的、丰富的超链接.挖掘链接结构可以有助于提高Web信息检索的精度、发现潜在的Web社区.全面分析了基于Web链接结构的挖掘算法及其优缺点.并对挖掘算法在Web潜在社区发现中的应用作了探讨. 相似文献
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如何快速、有效地发现犯罪团伙是公安机关侦查办案中的关键问题之一。针对通信网络特点,改进社区发现的Louvain算法,并根据电信诈骗犯罪团伙利用通信网络实施诈骗的特点,提出基于相似度的犯罪团伙发现算法,以及基于属性的犯罪团伙发现算法。初步实验结果表明,改进后的Louvain算法可以提高通信网络社区划分效率。然后在社区中利用结构特征进行相似度判断,并结合属性特征进行聚类分析,从而为公安机关发现可疑犯罪团伙提供有效的理论与技术支撑。 相似文献
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互联网技术的发展使诸如微博等社会网络的规模迅速增长,对这些网络进行挖掘分析,揭示网络特性对研究人们之间的联系具有重要意义。因此,发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的重要方向。传统的关系圈挖掘算法复杂度高,在大规模网络结构中性能下降。相比于传统社区发现算法,标签传播算法（LPA）具有时间复杂度上的巨大优势,而且其改进的SLPA还具有挖掘重叠社区的能力,但是标签传播算法内在的随机策略使得算法稳定性不高。针对标签传播算法的缺点,提出一种基于节点相似度的标签传播算法（NS-SLPA）,根据节点相似度进行节点标签的初始化过程,以降低传播过程中的随机选择性。实验结果证明,NS-SLPA相比于SLPA,具有更高的稳定性和有效性。 相似文献
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陈丽萍 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(5):15-17
Web社区是Web组织中非常重要的信息,将其用于信息搜索策略中可从本质上改善信息检索的结果,为用户提供潜在、及时、准确的信息;如何发现这些高精度的社区,进而快速从网上找到更多关于某一主题的网页是Web数据资源挖掘领域的热点.本文提出了一种多尺度语义Web社区提取算法,该算法很好的将语义信息融入到传统的社区模型中.实验表明,该算法提取的社区精度高,且漏检率较低,社区结构与其所对应的语义产生了较好的映射关系.它为信息检索的社区化奠定了重要的理论基础. 相似文献
11.
杨鹏 《浙江工贸职业技术学院学报》2016,(1):37-41
传统的边缘检测算法的效果很大程度上取决于阈值的选取,针对这个问题,提出了基于局部最大变化和二维OTSU的边缘检测方法,该方法利用图像局部区域的所有像素灰度值与中心像素灰度值的最大差值来描述图像边缘分布信息,从而得到图像边缘分布信息图,然后利用二维OTSU方法对该边缘分布信息图进行二值化处理得到边缘二值图。利用该边缘二值图,结合车辆的一些先验信息,提出车窗定位算法,并进一步确定驾驶员区域,最后通过在驾驶员区域内检测是否存在满足安全带先验特征的直线来判断驾驶员是否佩戴安全带。实验结果表明,该方法能够准确定位车窗边缘和驾驶员区域,可以应用于安全带的检测,具有一定的实用价值。 相似文献
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This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 相似文献
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为了提高超点检测的精度并控制测量资源的使用,提出了一种基于抽样和数据流算法的超点检测方法.该方法通过抽样从概率上保证发送或接收大量流的节点能被检测,同时采用数据流技术建立了IP table和流BF(BF)两个数据结构.其中IP table结构用于判断IP是否已经被创建,如果已经被创建,则将属于该IP的所有后续的流记录在流BF结构中:如果IP table结构中不存在该IP记录,则对属于该IP的流进行抽样.对提出方法的精度和内存需求从理论上进行了分析,并采用CERNET数据进行验证.理论分析和实验测试表明,提出的超点检测算法的测量误差基本控制在5%以内,而其他算法的误差在10%左右.另外,由于使用BF数据结构,提出的算法在使用空间上也优于其他算法. 相似文献
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检测数字图像复制—粘贴型篡改是目前研究热点之一。多数复制—粘贴篡改检测方案只对刚性平移篡改具有较好的检测精度,无法有效应对更复杂的几何变换和常规信号攻击。为优化数字图像复制—粘贴篡改检测效率和精度,首次提出一种使用极坐标复指数变换（PCET）与一致性敏感哈希（CSH）的高效检测算法。首先,计算滑动窗口 PCET 系数,将其作为不变的图像局部特征|然后,根据这些特征,利用 CSH 算法快速、精确地匹配大量密集分块|最后,使用基于密集线性滤波的后处理算法消除匹配结果中的错误匹配并定位重复区域,得到最终检测结果。根据实验结果可知,该算法不仅检测精度平均提高 12.06%,而且处理时间平均缩短315.64s。因此利用对几何变换和常规信号攻击鲁棒的 PCET 系数刻画图像局部特征,并采用基于图像一致性的快速高精度匹配算法 CSH,可有效优化复制—粘贴篡改检测精度和效率。 相似文献
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SAENGHAENGTHAM Nida KANONGCHAIYOS Pizzanu 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(7):1225-1232
INTRODUCTION Collision detection is an important task in many fields such as robotics, computer games, computa- tional geometry (Gottschalk et al., 1996), computer simulation, virtual reality, etc. Most collision detec- tion algorithms work efficiently only with solid and rigid objects, so collision detection between de- formable objects is a challenge. A number of re- searches on non-rigid objects are proposed such as cloth simulation (Bridson et al., 2003; Teschner et al., 2004) and bi… 相似文献
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金可仲 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(1):56-60
日志是计算机取证、入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法,针对基于置信度-支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法。实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性。 相似文献