期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于极大完全图扩展的社区挖掘算法
被引量:
1
1
作者
刘井莲
赵卫绩
佟良
《河南科学》
2015年第12期2140-2145,共6页
社区挖掘是复杂网络分析中一项重要工作.目前已有许多好的社区挖掘算法,但这些算法大多基于节点间的连接关系发现内聚的社会团体,而实际网络中节点大多具有不同的行为和影响力.基于此,充分考虑社区内节点相互连接紧密以及节点具有不同...
社区挖掘是复杂网络分析中一项重要工作.目前已有许多好的社区挖掘算法,但这些算法大多基于节点间的连接关系发现内聚的社会团体,而实际网络中节点大多具有不同的行为和影响力.基于此,充分考虑社区内节点相互连接紧密以及节点具有不同影响力的特性,提出一种基于极大完全图扩展的社区挖掘两阶段算法.第一阶段:从内聚的子团和度中心性节点的影响力出发,从网络中选取分散的k个内聚的且有影响力的极大完全图作为初始社区;第二阶段,基于局部社区模块度扩展方法,将重叠节点和初始社区外节点扩展到与其连接紧密的相应社区内.最后通过仿真实验验证了该算法的有效性.
展开更多
关键词
社区结构
极大完全图
度
中心
性
节点
下载PDF
职称材料
引入度中心性选择攻击节点的对抗攻击算法
2
作者
钱榕
徐雪飞
+4 位作者
刘晓豫
张克君
曾俊铭
吕宗芳
郭竞桧
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第18期285-293,共9页
图卷积网络(GCN)在图神经网络中应用广泛,在处理图结构数据方面发挥着重要作用。然而,最近的研究表明,GCN容易受到中毒攻击等恶意攻击。在针对GCN的所有可能的对抗性攻击中,有一种特殊的方法是针对图卷积网络的目标通用攻击TUA(target u...
图卷积网络(GCN)在图神经网络中应用广泛,在处理图结构数据方面发挥着重要作用。然而,最近的研究表明,GCN容易受到中毒攻击等恶意攻击。在针对GCN的所有可能的对抗性攻击中,有一种特殊的方法是针对图卷积网络的目标通用攻击TUA(target universal attack)。该方法在挑选攻击节点时为了简便采用随机选择策略,该策略忽略了节点邻居对节点的重要性,对攻击成功率有负面影响。针对这个问题,提出了一种基于度中心性的攻击节点选择策略的对抗攻击算法(adversarial attack algorithm based on degree centrality attack node selection strategy,DCANSS)。优化挑选攻击节点的方式,引入度中心性,得到攻击节点。注入假节点并与攻击节点连接。挑选辅助节点并应用图卷积网络的消息传递机制,使节点信息扩散,计算扰动并将扰动特征赋予假节点,完成攻击,达到误分类目标。在三个流行的数据集上的实验表明,当仅使用3个攻击节点和2个假节点时,所提出的攻击对图中任意受害节点的平均攻击成功率达到90%。将DCANSS算法与TUA算法以及其他建立的基线算法进行实验对比,进一步验证了DCANSS算法的攻击能力。
展开更多
关键词
度
中心
性
目标通用攻击(TUA)
基于
度
中心
性
的攻击
节点
选择策略(DCANSS)
图对抗攻击算法
图神经网络
下载PDF
职称材料
题名
一种基于极大完全图扩展的社区挖掘算法
被引量:
1
1
作者
刘井莲
赵卫绩
佟良
机构
绥化学院信息工程学院
出处
《河南科学》
2015年第12期2140-2145,共6页
基金
绥化学院科学技术项目(KQ1301007)
文摘
社区挖掘是复杂网络分析中一项重要工作.目前已有许多好的社区挖掘算法,但这些算法大多基于节点间的连接关系发现内聚的社会团体,而实际网络中节点大多具有不同的行为和影响力.基于此,充分考虑社区内节点相互连接紧密以及节点具有不同影响力的特性,提出一种基于极大完全图扩展的社区挖掘两阶段算法.第一阶段:从内聚的子团和度中心性节点的影响力出发,从网络中选取分散的k个内聚的且有影响力的极大完全图作为初始社区;第二阶段,基于局部社区模块度扩展方法,将重叠节点和初始社区外节点扩展到与其连接紧密的相应社区内.最后通过仿真实验验证了该算法的有效性.
关键词
社区结构
极大完全图
度
中心
性
节点
Keywords
community structure: maximal-complete graph: degree centrality node
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
引入度中心性选择攻击节点的对抗攻击算法
2
作者
钱榕
徐雪飞
刘晓豫
张克君
曾俊铭
吕宗芳
郭竞桧
机构
北京电子科技学院网络空间安全系
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
北京电子科技学院管理系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第18期285-293,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1004101)
国家自然科学基金青年科学基金(72104013)
中央高校基本科研业务费项目(328202270)。
文摘
图卷积网络(GCN)在图神经网络中应用广泛,在处理图结构数据方面发挥着重要作用。然而,最近的研究表明,GCN容易受到中毒攻击等恶意攻击。在针对GCN的所有可能的对抗性攻击中,有一种特殊的方法是针对图卷积网络的目标通用攻击TUA(target universal attack)。该方法在挑选攻击节点时为了简便采用随机选择策略,该策略忽略了节点邻居对节点的重要性,对攻击成功率有负面影响。针对这个问题,提出了一种基于度中心性的攻击节点选择策略的对抗攻击算法(adversarial attack algorithm based on degree centrality attack node selection strategy,DCANSS)。优化挑选攻击节点的方式,引入度中心性,得到攻击节点。注入假节点并与攻击节点连接。挑选辅助节点并应用图卷积网络的消息传递机制,使节点信息扩散,计算扰动并将扰动特征赋予假节点,完成攻击,达到误分类目标。在三个流行的数据集上的实验表明,当仅使用3个攻击节点和2个假节点时,所提出的攻击对图中任意受害节点的平均攻击成功率达到90%。将DCANSS算法与TUA算法以及其他建立的基线算法进行实验对比,进一步验证了DCANSS算法的攻击能力。
关键词
度
中心
性
目标通用攻击(TUA)
基于
度
中心
性
的攻击
节点
选择策略(DCANSS)
图对抗攻击算法
图神经网络
Keywords
degree centrality
target universal attack(TUA)
degree centrality attack node selection strategy(DCANSS)
graph adversarial attack algorithm
graph neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于极大完全图扩展的社区挖掘算法
刘井莲
赵卫绩
佟良
《河南科学》
2015
1
下载PDF
职称材料
2
引入度中心性选择攻击节点的对抗攻击算法
钱榕
徐雪飞
刘晓豫
张克君
曾俊铭
吕宗芳
郭竞桧
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部