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基于节点相似性的链接预测 被引量:18
1
作者 东昱晓 柯庆 吴斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期162-164,199,共4页
链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。它是通过已知的网络结构等信息预测和估计尚未链接的两个节点存在链接的可能性。目前大部分基于节点相似性的链接预测算法只考虑共同邻居节点的个体特征,针对目前预测算法对共同邻居节点间相互... 链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。它是通过已知的网络结构等信息预测和估计尚未链接的两个节点存在链接的可能性。目前大部分基于节点相似性的链接预测算法只考虑共同邻居节点的个体特征,针对目前预测算法对共同邻居节点间相互关系的考虑不足,提出了一种新算法:节点引力指数算法。该算法在保持低时间复杂度的同时,提高了预测的准确率。通过多个现实网络实验证实了算法的预测效果。 展开更多
关键词 复杂网络 数据挖掘 链接预测 节点相似 节点引力指数
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基于节点相似度的网络社团检测算法研究 被引量:13
2
作者 姜雅文 贾彩燕 于剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期185-189,共5页
社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节... 社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节点分裂算法SGN,相比传统的基于边界数(betweenness)的节点分裂算法GN,SGN在速度和精度上都有明显改善;接着,在利用各种节点相似度计算方法得到节点间的相似度之后,采用几种经典的聚类分析算法对网络进行社团划分,在模拟数据和真实数据上的实验表明:基于网络拓扑结构信息的signal和regular方法优于基于网络节点局部信息的Jaccard方法,而且对于复杂网络社团划分问题,如果选择好的网络节点相似度构造方法,已有的基于相似度矩阵的聚类分析算法都能快速有效地对网络社团进行划分。 展开更多
关键词 复杂网络 社团结构 近邻传播 信号传递 节点相似
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一种面向物联网节点的综合信任度评估模型 被引量:11
3
作者 谢丽霞 魏瑞炘 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期58-65,共8页
针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型.首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响;其次,从节点相似度、评价... 针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型.首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响;其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重;最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值.实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗. 展开更多
关键词 物联网 信任评估 贝叶斯理论 推荐信任 节点相似
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基于复杂网络的社区发现算法研究 被引量:10
4
作者 孟彩霞 李楠楠 张琰 《计算机技术与发展》 2020年第1期82-86,共5页
近年来,高质量社区的挖掘和发现已经成为复杂网络研究的一个热点。目前大多的社区发现算法主要针对无向网络,但现在的很多真实网络通常都是有向加权的。同时,标签传播算法(LPA)是一种接近线性复杂度的社区发现算法,该算法具有简单高效... 近年来,高质量社区的挖掘和发现已经成为复杂网络研究的一个热点。目前大多的社区发现算法主要针对无向网络,但现在的很多真实网络通常都是有向加权的。同时,标签传播算法(LPA)是一种接近线性复杂度的社区发现算法,该算法具有简单高效、不需要提供社区规模和社区个数等先验知识的特点,因而得到了广泛关注和应用。针对有向加权网络,提出了一种基于节点重要性和节点相似性的改进标签传播算法(CRJ-LPA)。该算法综合考虑节点的边权、节点的信息传播能力、节点相似度以及节点集聚系数等因素。算法通过加权的ClusterRank获得节点重要性列表用以避免LPA中的随机选择;然后,采用Jaccard系数度量节点的相似度,结合节点重要性列表计算出一个新的度量CRJ(重要度和相似度),提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法有效可行,且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 有向加权网络 标签传播 ClusterRank 节点重要性 Jaccard 节点相似
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物联网节点动态信任度评估方法 被引量:10
5
作者 谢丽霞 魏瑞炘 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2597-2603,共7页
针对现有物联网(IoT)信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法(IDTEM)。首先,... 针对现有物联网(IoT)信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法(IDTEM)。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架(RFSN)模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法(BITEM)相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。 展开更多
关键词 物联网 信任评估 贝叶斯理论 推荐信任 节点相似
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基于相似性模块度的层次聚合社区发现算法 被引量:8
6
作者 占文威 席景科 王志晓 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1028-1032,1040,共6页
Fast Unfolding是一种基于模块度优化的层次聚合社区发现算法,其优点是运行速度很快,不足之处是准确度有待提升,这是因为该算法采用传统模块度作为合并社区的衡量标准,而传统模块度函数在计算时只考虑节点间的链接信息,忽略邻居节点的影... Fast Unfolding是一种基于模块度优化的层次聚合社区发现算法,其优点是运行速度很快,不足之处是准确度有待提升,这是因为该算法采用传统模块度作为合并社区的衡量标准,而传统模块度函数在计算时只考虑节点间的链接信息,忽略邻居节点的影响,导致会出现两个节点共同邻居较多但由于节点间链接信息较弱不能被合并的情况,从而影响结果的准确度。针对该不足之处,通过引入优化后的相似度来改进Fast Unfolding算法的模块度函数,提出一种基于相似性模块度的层次聚合社区发现算法,并采用归一化互信息量即NMI(Normalized Mutual Information)作为评价算法准确性的指标,在真实网络和LFR(Lancichinetti Fortunato Radicchi)人工合成网络上进行实验,结果表明改进算法检测社区结构的准确度有明显改善。 展开更多
关键词 FAST Unfolding算法 模块 节点相似 社区发现
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基于多层节点相似度的社区发现方法 被引量:7
7
作者 张虎 吴永科 +1 位作者 杨陟卓 刘全明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期216-222,共7页
社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可... 社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。 展开更多
关键词 节点相似 社区发现 复杂网络
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基于节点相似度的网络社区发现算法
8
作者 徐熊飞 《电脑编程技巧与维护》 2024年第2期53-56,112,共5页
现实生活和自然界系统中都存在着各种各样的联系,这些系统都可以类比为不同的复杂网络,近年来,由于技术的快速发展,社区结构作为复杂网络重要的拓扑性质,被广泛应用于推荐系统、智能广告、定向市场营销、公共卫生系统等,具有强烈的现实... 现实生活和自然界系统中都存在着各种各样的联系,这些系统都可以类比为不同的复杂网络,近年来,由于技术的快速发展,社区结构作为复杂网络重要的拓扑性质,被广泛应用于推荐系统、智能广告、定向市场营销、公共卫生系统等,具有强烈的现实意义,引起了国内外大量学者的广泛研究,由此产生了大量社区发现算法。基于节点离心率定义新的节点相似度,针对现有大多数社区发现算法划分社区的质量较低、社区数量较多的问题,改进了一种基于节点相似度的社区发现算法,该方法用于未加权的网络检测社区结构,充分利用了网络的局部与全局信息,最终得到较好的社区结构,具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 复杂网络 社区发现 节点相似 社区结构
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基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法 被引量:6
9
作者 姜雅文 贾彩燕 于剑 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期648-659,共12页
社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一.在现实世界中,网络的社区结构常具有重叠性.如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一.直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法,然而该方法易产生局... 社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一.在现实世界中,网络的社区结构常具有重叠性.如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一.直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法,然而该方法易产生局部最优解.为解决该问题,利用类原型聚类算法的思想和概念,通过计算网络节点的类原型归属度信息,设计一个基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法的框架,并将该框架应用于几种常见的聚类算法.实验结果表明,相比其它网络重叠社区发现算法,该方法不仅避免产生局部最优解,且具有适用性好、精度高的优点. 展开更多
关键词 复杂网络 重叠社区发现 模块性 类原型 聚类算法 节点相似
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链路预测中一种改进的相似度指标算法 被引量:6
10
作者 尹永超 徐敏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2182-2186,共5页
网络中的链路预测是指,如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性.而基于节点属性及局部信息的相似性的方法,往往计算简单而直接,计算复杂度低,且能取得较好的预测效果,比较适合大规模的网络... 网络中的链路预测是指,如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性.而基于节点属性及局部信息的相似性的方法,往往计算简单而直接,计算复杂度低,且能取得较好的预测效果,比较适合大规模的网络应用.但往往各相似度算法只分别考虑到了,终节点自身的度数以及共同邻居的度数在相似指标中发挥的作用,而没有考虑到共同邻居对不同终节点自身的影响.本文通过分析、比较,现有的根据节点度数及共同邻居数量的相似度指标算法,验证各算法的侧重点以及预测效果.并且提出了一个新的CRA指标算法,进一步区分了计算相似指标时不同邻居节点对两个终节点的贡献.通过在多个不同的真实网络中进行重复试验,由平均预测结果得出算法的预测效果与其他依靠共同邻居指标的算法相比都得到了不同程度的提升. 展开更多
关键词 复杂网络 链路预测 共同邻居 节点相似 局部信息
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一种基于局部相似性的社区发现算法 被引量:5
11
作者 吴钟刚 吕钊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期196-203,共8页
现有社区发现算法大多仅考虑图的拓扑结构或节点的属性信息,其中结合两者的属性图聚类算法挖掘效果不理想,而基于共享邻居的局部相似性算法却未充分度量节点间相似度。针对上述问题,提出一种新的基于局部相似性的节点相似度社区发现算... 现有社区发现算法大多仅考虑图的拓扑结构或节点的属性信息,其中结合两者的属性图聚类算法挖掘效果不理想,而基于共享邻居的局部相似性算法却未充分度量节点间相似度。针对上述问题,提出一种新的基于局部相似性的节点相似度社区发现算法。该算法包括基于局部相似性的节点相似度计算和节点聚类2个模块。利用Pagerank算法计算基于图链接结构的节点重要性,衡量节点间的链接强度并结合节点的属性得到节点对相似性。为避免基于共享邻居的节点相似度计算的低估倾向,引入邻居节点集之间的相似度作为节点局部相似性。采用K-Medoids聚类算法将节点与分组中心节点的局部相似性值作为节点类别归属的判断,得到社区划分的结果。实验结果表明,与经典SA-Cluster与k-SNAP等算法相比,该算法能挖掘出质量更高的社区,具有较好的社区划分效果。 展开更多
关键词 社区发现 图聚类 属性图 节点重要性 局部相似 节点相似
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基于节点相似度的加权网络社团结构划分算法 被引量:5
12
作者 鹿静 徐勇 安丽平 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2012年第4期504-508,共5页
针对加权网络的社团结构划分问题,提出了一种基于节点相似度的划分算法.构造一种新型加权网络的节点相似度矩阵,基于该相似度矩阵,随机选取一个节点作为初始社团,搜索与该节点相似度值最大的节点合并成一个新的社团.反复迭代,形成划分.... 针对加权网络的社团结构划分问题,提出了一种基于节点相似度的划分算法.构造一种新型加权网络的节点相似度矩阵,基于该相似度矩阵,随机选取一个节点作为初始社团,搜索与该节点相似度值最大的节点合并成一个新的社团.反复迭代,形成划分.该算法具有较低的计算复杂度.用经典复杂网络的社团划分算例验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 加权网络 社区结构 共同邻居 节点相似
原文传递
基于节点相似度的无监督属性图嵌入模型 被引量:3
13
作者 李扬 吴安彪 +2 位作者 袁野 赵琳琳 王国仁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期1-8,共8页
属性图嵌入旨在将属性图中的节点表示为低维向量,并同时保留节点的拓扑信息和属性信息。属性图嵌入已经有一系列相关工作,然而它们大多数提出的是有监督或半监督的算法。在实际应用中,需要标记的节点数量多,导致这些属性图嵌入算法的难... 属性图嵌入旨在将属性图中的节点表示为低维向量,并同时保留节点的拓扑信息和属性信息。属性图嵌入已经有一系列相关工作,然而它们大多数提出的是有监督或半监督的算法。在实际应用中,需要标记的节点数量多,导致这些属性图嵌入算法的难度大,且需要消耗巨大的人力物力。针对上述问题以无监督的视角重新分析,提出了一种无监督的属性图嵌入算法。首先,通过已存在的无属性图嵌入算法和属性图的属性分别计算节点的拓扑信息和属性信息;其次,利用图卷积网络(GCN)得到节点的嵌入向量,并使得嵌入向量与拓扑信息以及嵌入向量与属性信息的差最小;最终,使拓扑信息和属性信息都相似的成对节点得到相似嵌入。与图自动编码器(GAE)方法相比,所提出的方法在Cora、Citeseer数据集上的节点分类准确率分别提升了1.2个百分点和2.4个百分点。实验结果表明,所提出的方法能够有效提高生成的嵌入的质量。 展开更多
关键词 属性图嵌入 图卷积网络 节点分类 节点相似 无监督
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基于节点相似度与影响力的CCN社区划分方案
14
作者 张建伟 崔梦梦 蔡增玉 《软件导刊》 2023年第2期95-99,共5页
内容中心网络(CCN)的内容检索过程存在低效冗余问题,为提升其性能,提出一种基于节点相似度和影响力的CCN社区划分方案(SI-LPA)。首先提出基于特征向量中心性和改进标签传播算法的社区划分方案,以帮助内容检索;随后利用节点与邻居节点间... 内容中心网络(CCN)的内容检索过程存在低效冗余问题,为提升其性能,提出一种基于节点相似度和影响力的CCN社区划分方案(SI-LPA)。首先提出基于特征向量中心性和改进标签传播算法的社区划分方案,以帮助内容检索;随后利用节点与邻居节点间相似性和影响力提出一种更新标签值的方法;最后在每一个划分好的社区上选择竞争力最大的节点部署SDN控制器,以帮助实现更好的管理社区功能以及进行社区间路由。实验表明,引入SDN控制器和社区划分可以加快内容检索和路由分发的速度,从而提高CCN路由的性能。 展开更多
关键词 内容中心网络 社区划分 节点相似 节点影响力 软件定义网络
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基于中间图特征提取的卷积网络双标准剪枝
15
作者 程小辉 李钰 康燕萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期105-112,共8页
卷积神经网络(CNN)在计算和存储上存在大量开销,为了使CNN能够在算力和存储能力较弱的嵌入式等端设备上进行部署和运行,提出一种基于中间图特征提取的卷积核双标准剪枝方法。在卷积层后插入中间图互信息特征提取框架,分析卷积核的特征... 卷积神经网络(CNN)在计算和存储上存在大量开销,为了使CNN能够在算力和存储能力较弱的嵌入式等端设备上进行部署和运行,提出一种基于中间图特征提取的卷积核双标准剪枝方法。在卷积层后插入中间图互信息特征提取框架,分析卷积核的特征提取能力,结合批量归一化层的缩放因子对卷积核的综合重要性进行评估,获取更为稀疏的CNN模型。针对全连接层存在大量冗余节点的问题,提出一种基于节点相似度与K-means++聚类的全连接层剪枝方法,聚类相似度较高的节点,并对剪枝后的连接层权重进行融合,在一定程度上弥补因剪枝所造成的精度损失。在CIFAR10和CIFAR100数据集上的实验结果表明,使用该剪枝方法对ResNet56网络进行剪枝,在损失0.19%分类精度的情况下能够剪掉48.2%的参数量以及46.7%的浮点运算量,对于VGG16网络,能够剪掉94.5%的参数量以及64.4%的浮点运算量,分类精度仅下降0.01%。与VCNNP、PF等剪枝方法相比,所提剪枝方法能够在保持模型准确率几乎不变的情况下,对CNN的参数量和计算量进行更大比例的裁剪。 展开更多
关键词 学习 模型剪枝 卷积神经网络 互信息 节点相似 K-means++聚类 中间特征
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一般图中的最小概要表示集问题
16
作者 钟昊 陈卫东 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期113-118,共6页
在一般图中,通常基于图的拓扑结构来刻画任意2个节点之间的相似度。基于节点相似度提出概要表示集SRS的概念,从图中寻找最少节点数的概要表示集称为最小概要表示集问题。证明了在一般图中求解最小概要表示集问题是NP(非确定性多项式)难... 在一般图中,通常基于图的拓扑结构来刻画任意2个节点之间的相似度。基于节点相似度提出概要表示集SRS的概念,从图中寻找最少节点数的概要表示集称为最小概要表示集问题。证明了在一般图中求解最小概要表示集问题是NP(非确定性多项式)难的,不太可能存在多项式时间复杂度的精确算法。基于次模函数提出了多项式时间复杂度的贪心近似算法,用于求解最小概要表示集问题,得出近似比结果。 展开更多
关键词 节点相似 NP难 次模函数 近似算法
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基于广度优先搜索的局部社区发现算法 被引量:4
17
作者 王豫中 范磊 李建华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期37-41,共5页
局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法。对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社... 局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法。对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社区发现,对所发现的社区进行剪枝策略,从而得到起始节点所在的局部社团。实验结果证明,该算法在不降低精度的前提下,时间复杂度为O(kd3)。 展开更多
关键词 最大结合性 共同好友数 节点相似 广优先搜索 局部社区发现
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基于分域分层BIER的SDN组播
18
作者 代倩 刘艳萍 +1 位作者 杨喜敏 唐菀 《光通信研究》 2023年第6期32-39,共8页
【目的】针对基于位索引显示复制(BIER)的大规模软件定义网络(SDN)组播中,可能存在特定长度的比特串(BitString)无法表示所有BIER转发路由器(BFRs)的问题,文章设计了一种分域分层(HD)-BIER模型,并设计了其构建算法。【方法】HD-BIER模... 【目的】针对基于位索引显示复制(BIER)的大规模软件定义网络(SDN)组播中,可能存在特定长度的比特串(BitString)无法表示所有BIER转发路由器(BFRs)的问题,文章设计了一种分域分层(HD)-BIER模型,并设计了其构建算法。【方法】HD-BIER模型是由多个小规模子域(SD)组成的多层BIER网络,使BIER在大规模网络中能够支持超过BitString表示容量的设备数量。文章提出的HD-BIER构建算法综合考虑了BitString长度(BSL)限制、节点之间的链路长度与网络的连通性,并基于社区划分算法的思想,引入基于节点相似度的模块度函数作为BIER SD划分结果的评价指标,采用自底向上方式动态构建HD-BIER网络。【结果】仿真实验表明,在节点数量超出BSL的简单和复杂网络中,HD-BIER构建算法均能有效构建突破BSL限制的HD-BIER网络,且所构建的HD-BIER模型在BitString逐层封装和解封的方式下不仅能够保证组播业务数据流的正常传输,还能在此过程中不影响SDN组播通信性能。【结论】仿真结果证明,所提HD-BIER模型为更大规模的网络提供了有效的组播业务支持方案。 展开更多
关键词 软件定义网络 位索引显示复制 组播 节点相似
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卷积神经网络的top-k相似节点搜索方法
19
作者 孟祥福 温晶 +1 位作者 李子函 纪鸿樟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期2516-2521,共6页
针对复杂网络环境下搜索与目标节点文本和结构均相似的top-k节点问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的top-k相似节点搜索算法LRE-CNN.对于一个无向带权复杂网络,首先为网络中每个节点构造基于度和权重的最近邻网络模型,利用最近邻网... 针对复杂网络环境下搜索与目标节点文本和结构均相似的top-k节点问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的top-k相似节点搜索算法LRE-CNN.对于一个无向带权复杂网络,首先为网络中每个节点构造基于度和权重的最近邻网络模型,利用最近邻网络相对加权熵计算度和权重对节点结构的影响.然后,通过KL散度比较节点对的差异生成节点结构相似度,从而筛选出目标节点的候选相似节点.最后,利用卷积神经网络(CNN)抽取目标节点和候选相似节点的文本特征间的潜在关系,从而预测出与目标节点文本结构均相似的top-k节点.通过在不同规模的复杂网络上进行实验,并与现有主流相似节点搜索方法进行对比,实验结果表明所提方法具有较高的检索准确率,同时具有较高的执行效率,能够有效适用于大规模复杂网络环境下的相似节点top-k搜索. 展开更多
关键词 节点相似 top-k搜索 卷积神经网络
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DTN中基于节点综合性能的自适应喷射等待路由算法 被引量:3
20
作者 崔建群 孙佳悦 +3 位作者 常亚楠 余东海 邬尧 吴黎兵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期852-863,共12页
延迟容忍网络(delay tolerant network,DTN)中,由于网络拓扑频繁变化,端到端之间不存在稳定的链路,如何选择合适的中继节点进行消息转发,使消息在较短时间内交付到目标节点是DTN中研究的关键问题之一.针对现有路由算法中继节点选择的盲... 延迟容忍网络(delay tolerant network,DTN)中,由于网络拓扑频繁变化,端到端之间不存在稳定的链路,如何选择合适的中继节点进行消息转发,使消息在较短时间内交付到目标节点是DTN中研究的关键问题之一.针对现有路由算法中继节点选择的盲目性以及对消息副本的分发缺乏合理控制的问题,提出一种基于节点综合性能的自适应喷射等待路由算法(adaptive spray and wait routing algorithm based on comprehensive performance of node,CPN-ASW):在Spray(喷射)阶段引入节点相似度指标来衡量节点间运动轨迹的相似程度,根据节点相似度是否超过给定阈值采用不同的中继节点选择策略,确定中继节点后,按照节点相对效用值自适应分配消息副本数量;在Wait(等待)阶段实现主动转发,将消息转发给到目标节点投递预测值更高的中继节点.实验结果表明,与Epidemic,Spray and Wait(SaW),EBR,PBSW这4种算法相比,CPN-ASW算法能够有效提高消息投递率,降低网络开销和平均时延. 展开更多
关键词 延迟容忍网络 喷射等待路由 节点相似 相对效用值 投递预测值
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