鲁棒随机块模型与算法研究

发布时间：2020-12-18 17:54

　　网络是指相互之间可能具有连接的节点集合,可以简化表达错综复杂的系统或独立物体之间的关联性。网络的概念普遍存在于社会学、生物信息学、物理学、数学、计算机科学等各个学科中,网络的静态拓扑结构作为网络研究的重要研究内容,主要围绕网络区块结构的识别与分析展开。网络结构中各个区块包含的节点数目不同,节点之间存在任意的连接,使得区块与区块之间也存在任意的连接,且其连接数目也不同。由于网络结构固有的复杂性,现有的网络结构划分方法都专注于社区结构或层级结构等单一的网络结构,即社区内连接紧密、社区间连接稀疏的区块结构,制约了网络结构的实际应用价值。现实生活中的网络数据,由于数据采集过程中的数据遗漏或数据本身的原因,网络中或多或少都存在噪声,即网络中存在一些行为表现异常的数据点。这些异常数据有别于其他大部分节点,不遵循特定规律,它们占的比例虽小,但却很大程度地影响着网络属性与区块结构划分结果,而人们对异常数据的多少是一无所知的。本文针对上述存在的问题提出一种新颖的鲁棒随机块模型和一种有效的学习算法RSBML,可以在不受异常数据的干扰下,准确地划分出隐含在网络中的区块结构,包括区块大小任意、区块间连接情况任... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

购物网站的用户网络[2]

图 1.2 网络区块结构[34]，本文主要围绕以下三个问题展开相关研究：构建模问题：由于网络结构的多样性，求解网络一个灵活的网络结构划分方法，在不预先假设网络种网络结构，包括但不仅限于社区、多分、层次、据干扰问题：针对网络中普遍存在的噪声，如何性，抵抗随机干扰，在不受异常数据的影响下，准之间的任意连接。数求解问题：针对模型参数多、无法观测隐含变杂，如何在有效的时间内准确地估计出模型参数并

真实网络[3]

【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络社区挖掘综述[J]. 刘大有,金弟,何东晓,黄晶,杨建宁,杨博.  计算机研究与发展. 2013(10)



本文编号：2924357