基于概率模型的大规模网络结构发现方法

发布时间：2017-09-26 00:11

  本文关键词：基于概率模型的大规模网络结构发现方法

  更多相关文章： 大规模网络 结构发现 随机变分推理 在线EM算法 三角形模体

【摘要】：随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochastic variational inference)方法和在线EM(online expectation maximazation)方法,详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点.定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能,并提出大规模网络结构发现模型的设计原则.最后,概括该领域研究的核心问题,展望未来发展趋势.
【作者单位】： 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学);石家庄经济学院信息工程学院;
【关键词】： 大规模网络 结构发现 随机变分推理 在线EM算法 三角形模体
【基金】：国家自然科学基金(61473030,61370129) 中央高校科研业务经费(2014YJS039) 河北省自然科学基金(F2013205192) 北京市科委项目(Z131110002813118) 北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室开放课题
【分类号】：TP18;TP393.02
【正文快照】： Approaches of Structure Exploratory Based on Probabilistic Models in Massive NetworksCHAI Bian-Fang1,2,JIA Cai-Yan1,YU Jian11(Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining(Beijing Jiaotong University),Beijing 100044,China)2(Department of Inf

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本文编号：920358