基于置信传播的复杂网络社团发现算法

• 作者: 尤心心 葛檬
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团发现 置信传播 随机块模型 收敛速度
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 第十六届中国机器学习会议(CCML 2017)
• 页码范围: 3115-3118
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3115

摘要

经典的置信传播(BP)算法能够通过有限次数的迭代,推断出所有节点的边缘概率分布和最大似然概率.针对该算法在迭代过程中产生的影响精度和收敛速度的强烈震荡,找出了造成震荡的三个主要因素:强势能、紧密的环路和矛盾的方向,并有针对性地改进了该算法的核心更新规则;同时又进一步提出了异步消息传递方式,克服传统置信传播算法采用的同步消息传播方式的收敛慢、效率低等缺点.利用随机块模型拟合网络的生成过程,利用经典的期望最大化算法对模型进行求解,分别利用改进前后的置信传播算法推断隐变量的后验概率.在五个真实网络上的实验表明,两个改进均使得精度和速度不同程度地提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤心心	天津大学软件学院	2	2	1.0	1.0
2	葛檬	天津大学软件学院	1	2	1.0	1.0