一种主动半监督大规模网络结构发现算法

• 作者: 曹欣雨 柴变芳 王建岭 魏春丽
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 大规模网络 半监督聚类 主动学习 在线变分期望最大算法 成对约束
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 243-250
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.03243

摘要

在线变分期望最大(online variational expectation maximization,onlineVEM)算法可快速发现大规模网络的聚类模式,但在网络结构复杂时算法的处理结果稳定性和准确性欠佳.为更快更准地识别其聚类模式,提出一种主动半监督在线变分期望最大(active semi-supervised onlineVEM,ASonlineVEM)算法.算法首先自动选择代表节点,确定类的个数,并基于代表节点初始化模型;然后迭代执行3个任务:运行在线算法onlineVEM、主动选节点及模型更新,直至算法达到准确率的设定阈值或收敛.在不同结构的人工网络和真实网络上的实验结果表明,ASonlineVEM算法的准确性和效率均优于同类算法.ASonlineVEM算法利用主动选择的节点先验信息提高了网络聚类模式发现的稳定性及准确性,提高了在线算法的运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建岭	河北中医学院教务处	16	115	4.0	10.0
2	柴变芳	河北地质大学信息工程学院	14	17	2.0	3.0
3	曹欣雨	河北地质大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	魏春丽	河北地质大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0