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物联网学报 2024年

作者：陈根鑫亓晋刘娅利高钰董振江孙雁飞南京邮电大学自动化学院南京邮电大学物联网学院南京市大数据安全技术有限公司南京邮电大学计算机学院

通用人工智能的发展浪潮驱动着海量数据的生成与处理，大规模、异构的图数据网络构成了数字世界的重要基础。持续增长的数据规模提升了图数据处理的难度，催生了降低图规模并最大化图信息量的需求。现有方法难以协同控制图规模并优化图... 详细信息

通用人工智能的发展浪潮驱动着海量数据的生成与处理，大规模、异构的图数据网络构成了数字世界的重要基础。持续增长的数据规模提升了图数据处理的难度，催生了降低图规模并最大化图信息量的需求。现有方法难以协同控制图规模并优化图信息量，限制了图数据分析处理的效果。为此提出以规模调控为约束、信息量最大化为目标的图约简问题，旨在响应图数据规模与信息量的均衡调控需求。其次设计图融合算法与基于深度强化学习的图约简算法对问题进行求解，包括节点融合、复合映射等图约简操作与相似度量方法。实验验证了约简算法的均衡调控能力，与4种算法在3个指标上的对比表明，约简算法可分别取得最低为20.7%、19.9%及26.3%的优势。

关键词：图约简深度强化学习规模调控信息量相似性

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基于图约简的知识联想关系网络建模

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智能系统学报 2019年第4期14卷 679-688页

作者：王坤谢振平陈梅婕江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

考虑到人类知识在大脑中以联想记忆形式存在,尝试从联想关系的视角深入探索知识体系的内在关系网络模型,旨在为知识图谱的建模提供一种可参考的新思路。对于给定的知识语料库,首先考虑以直接联想关系生成方式构建初始的知识关系网络,随... 详细信息

考虑到人类知识在大脑中以联想记忆形式存在,尝试从联想关系的视角深入探索知识体系的内在关系网络模型,旨在为知识图谱的建模提供一种可参考的新思路。对于给定的知识语料库,首先考虑以直接联想关系生成方式构建初始的知识关系网络,随后引入多种图约简方法优化知识联想关系网络的建模。研究中特别地提出了随机选择、局部联想最大记忆保留、全局联想最大记忆保留等3种知识联想关系约简重整策略,并通过实验手段对这3种策略进行建模分析。实验结果表明:3种方法呈现出了价值意义清晰的共同性能特征,而其中的全局联想最大记忆保留策略能最优地平衡知识联想关系网络的规模和联想记忆效率,可为相关应用提供有效的方法基础,也可为进一步探索类脑联想记忆的知识关系网络生成建模提供十分有益的启发。

关键词：知识图谱联想记忆知识建模图约简知识网络知识联想记忆保留关系网络

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并行子树约简方法在软件故障定位中的运用

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计算机应用研究 2014年第7期31卷 2097-2100页

作者：杨书新张秋梅江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对现有的基于图挖掘技术的软件故障定位技术中运用到图约简算法保留原图信息不够、影响定位准确性、约简效率不高的缺点,提出了并行子树约简方法。该方法采用设计简单而且对并行计算性能的获取卓有成效的Fork/Join并行计算框架,运用... 详细信息

针对现有的基于图挖掘技术的软件故障定位技术中运用到图约简算法保留原图信息不够、影响定位准确性、约简效率不高的缺点,提出了并行子树约简方法。该方法采用设计简单而且对并行计算性能的获取卓有成效的Fork/Join并行计算框架,运用反复递归和划分子任务的方式将目标问题划分成足够精简的子任务,实现了对程序调用图的高效约简。实验结果表明,并行子树约简方法不仅能实现对节点数大的图的约简而且对图约简效率的提高高达55.1%,明显提高了故障定位效率。

关键词：软件故障定位图约简并行子树约简 Fork/Join并行计算框架程序调用图

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图着色问题的启发式算法研究

图着色问题的启发式算法研究

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作者：孙浩鹏广州大学

学位级别：硕士

图着色问题(GCP)是一个经典的组合优化问题,其目标是保证任意相邻的两个顶点不着同一颜色的同时为图中每个顶点着色,确定分配给整个图的顶点颜色的最小数量。GCP已被各个领域的研究人员广泛研究,包括数学、计算机科学和生物科学等多个... 详细信息

图着色问题(GCP)是一个经典的组合优化问题,其目标是保证任意相邻的两个顶点不着同一颜色的同时为图中每个顶点着色,确定分配给整个图的顶点颜色的最小数量。GCP已被各个领域的研究人员广泛研究,包括数学、计算机科学和生物科学等多个领域。由于图着色问题的NP-难性质,精确算法很难在可接受的时间内得到高质量解,随着图着色研究的不断深入,已经提出了许多启发式算法来求解GCP。然而,现有的算法仅限于小的困难图或大规模的稀疏图。本文深入研究并设计了对于大规模图和小型困难图均适用的混合启发式着色算法。主要包括三个重要部分,分别是色数下界,图约简和图的着色求解。针对色数下界,提出了一种新的色数下界算法EXACTLB,该算法通过启发式寻找团作为色数下界的初始解,然后通过局部搜索进一步改进初始解。实验证明了该下界算法在来自两个流行基准的44个实例上,近一半的实例都取得了比先前算法更优的色数下界。除此之外,实验同时证明了高效率的着色下界对于最终着色方案的影响是非常大的,几乎在所有实例上本文算法都取得了更优的着色方案。针对图的约简,本文提出了一种更加简单快速的约简策略Redu Rule,通过删除大规模图中的无用点,减小工作图规模,提高算法效率。针对图的着色求解问题,本文设计了一种基于混合度的贪婪启发式着色求解算法Mdd Color,通过着色迭代和重新着色程序改进色数上界。基于以上三个部分设计的混合启发式算法SSColor在三个经典基准(包括227个实例)上与三个最先进的图着色算法(两个用于大型图,一个用于小型困难图)进行了比较实验,并对算法的性能进行了评估。在色数求解方面,SSColor取得并证明了一半以上实例的最优色数,并且,在41个实例上取得了比其他几个算法都更好的最佳解决方案;在运行效率方面,SSColor在接近80%的实例上取得了几个算法中的最高效率。大量的实验结果充分表明,SSColor是一种普适性强,对于大规模图和小型困难图都适用的,快速高效且准确性强的混合启发式算法。

关键词：图着色启发式下界图约简大规模图

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解决最小顶点覆盖问题的带预处理膜算法研究

解决最小顶点覆盖问题的带预处理膜算法研究

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作者：顾嘉琦重庆大学

学位级别：硕士

许多与复杂网络分析相关的重要应用要求在海量图中以可以接收的时间代价寻找尽可能小的顶点覆盖。为了完成这一任务,本文提出了一个通用的算法框架PEAF,它将最小顶点覆盖的求解过程划分为预处理阶段、求解阶段和逆处理阶段三个阶段。在P... 详细信息

许多与复杂网络分析相关的重要应用要求在海量图中以可以接收的时间代价寻找尽可能小的顶点覆盖。为了完成这一任务,本文提出了一个通用的算法框架PEAF,它将最小顶点覆盖的求解过程划分为预处理阶段、求解阶段和逆处理阶段三个阶段。在PEAF的基础上,研发了一个最小顶点覆盖求解器PEAVC,其中包括一种新型预处理器(Pre P)对图进行约简;对于二部图连通分量和其余连通分量,分别使用BGVC和FastVC2求解其顶点覆盖;通过逆处理器(Inv Pre P)还原出原问题的最小顶点覆盖。近年来,在膜计算应用领域受膜计算思想启发的膜进化算法框架MEAF受到了越来越多的关注。MEAF含有自己独特的进化算子:分裂、合并、选择以及溶解。基于MEAF,本文实现并改进了相应的算子,从而得到了一个最小顶点覆盖求解器Q-Mea Meta VC。本文以最小顶点覆盖问题为研究对象展开了相关的理论研究和技术研发,主要工作内容及成果如下:(1)提出了一个通用的最小顶点覆盖问题求解算法框架PEAF,基于此设计了一个最小顶点覆盖问题求解器PEAVC。(2)在PEAVC中,解决了Fold规则的收敛问题,研发了一个预处理器Pre P。Pre P对REAL-WORLD基准数据集中大规模稀疏图的90个实例,能完全约简48个实例(53%),这意味着可以对这些实例进行精确求解。(3)在PEAVC中,设计了以BGVC和FastVC2为基础的最小顶点覆盖问题求解架构,使得PEAVC比当前最优秀的算法多获得7个实例的精确解。(4)求解器PEAVC获得了5个未被任何文献报道的已知最优解。(5)设计并实现了基于膜进化算法的Q-Mea Meta VC求解器。对PEAVC无法得到精确解的35个实例进行了研究,Q-Mea Meta VC能够得到其中29个实例的已知最优解,其中6个解是未被任何文献报道的。本文的研究工作获得了最小顶点覆盖问题的新算法,验证了膜进化算法在求解最小顶点覆盖问题上的可行性和有效性。

关键词：膜进化算法最小顶点覆盖问题大型稀疏图图约简组合优化

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