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有偏随机游走改进吸收中心性识别关键节点

智能计算机与应用 2022年第3期12卷 189-199页

作者：宁阳宁晴武志峰天津电子信息职业技术学院计算机与软件技术系天津300350 北京联合大学信息服务重点实验室北京100101 天津职业技术师范大学信息技术工程学院天津300222

针对无向网络吸收中心性算法中未考虑信息传递的有偏问题,提出一种基于节点的度信息有偏随机游走,改进吸收中心性识别关键节点的算法。首先在无向网络中利用节点的度信息,构建信息传递的转移概率矩阵并定义吸收节点,通过到达吸收节点的... 详细信息

针对无向网络吸收中心性算法中未考虑信息传递的有偏问题,提出一种基于节点的度信息有偏随机游走,改进吸收中心性识别关键节点的算法。首先在无向网络中利用节点的度信息,构建信息传递的转移概率矩阵并定义吸收节点,通过到达吸收节点的平均首次可达时间,衡量节点的重要性;将该算法向有向网络进行扩展研究,结合有向网络节点的出度、入度信息,重新构建信息转移概率矩阵,识别关键节点。基于SIR传播模型和Kendall tau相似性,在真实的无向、有向网络中设计了3组对比实验,与度中心性、介数中心性、接近中心性、改进前吸收中心性算法、PageRank、LeaderRank、Pro_PageRank、DPRank等算法对比,无向网络中的改进算法与其它中心性算法识别结果平均相似性达0.869,有向网络中基于节点度、入度、出度信息的识别结果,平均相似性达0.893、0.867、0.854。实验证明,在识别关键点中改进后的算法能够起到有效的作用。

关键词：复杂网络关键节点无向网络有向网络吸收中心性有偏随机游走

面向图像中网状结构体分割的有偏随机游走算法研究

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面向图像中网状结构体分割的有偏随机游走算法研究

作者：卢明武汉科技大学

学位级别：硕士

图像中的网状结构体泛指二维图像中纵横交错并相互连接的线条状结构集合,在医学、遥感、显微等领域中广泛存在。网状结构目标的自动提取对各个研究领域如医学自动诊断、地理地图绘制等都具有重要意义。网状结构体的研究难点之一在于网... 详细信息

图像中的网状结构体泛指二维图像中纵横交错并相互连接的线条状结构集合,在医学、遥感、显微等领域中广泛存在。网状结构目标的自动提取对各个研究领域如医学自动诊断、地理地图绘制等都具有重要意义。网状结构体的研究难点之一在于网状结构断裂的问题,目前连接断裂的主流方法往往会改变原始网状结构体的形态。结合随机游走算法的群体趋势性、个体随机性的综合优势,本文以有偏随机游走为基础理论,结合物理学引力模型改善游走者驱动模型,连接网状结构目标分割结果的断裂区域。本文的主要贡献包括:1)提出引力偏向随机游走模型对网状结构体进行研究。在物理学万有引力的启发下,调整游走者的驱动模型为引力模型,即范围内种子点对游走者具有一定的引力作用效果,以增大个体游走者在断裂区域方向的转移概率。在群体游走者的综合作用下,宏观游走路径呈网状结构形态,并概率连接断裂区域。实验证明,对常见断裂问题,所提算法具有相应的连接能力,且相比其他算法保留了网状结构的原始形态。2)从驱动力模型和运动模型两个角度调整游走者的运动状态,使得游走者运动路径更接近网状结构目标的线型分支结构。(1)断裂的连接主要依据远处的种子点引力效果,因此调整驱动力为远趋力,令引力的大小与距离成正比。游走者于网状结构中心线附近达到法向力平衡状态,驱使游走者集中于网状结构中心线区域附近,进行线型路径游走;(2)以中心线作为游走者的约束信息,增强游走者靠近中心线方向的转移概率,抑制游走者逃离中心线方向的转移概率,群体游走者综合作用下,宏观游走路径表现为线型路径。实验证明所提出的方案能驱使游走者达成线型路径游走状态。线型路径游走模型不仅降低了算法的时间复杂度,而且对一部分复杂的断裂情况也有一定的连接能力。

关键词：网状结构体随机游走有偏随机游走引力连接

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基于有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法

计算机工程与设计 2019年第10期40卷 2921-2925页

作者：卢明陈黎田菁武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430081

曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中... 详细信息

曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中心线的引导下,进行游走,连接断裂目标。综合中心线信息以及外周邻近线区域块的信息调整游走者转移概率,驱使单游走者游走路径趋于线型,多游走者的路径综合为曲线型结构。实验结果表明,即使在复杂的环境中,该算法也有一定的自适应性,应对不同变化场景有相应的连接效果。

关键词：曲线目标有偏随机游走引力断裂连通性

基于视野约束下随机游走的曲线结构断裂连接方法

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计算机应用与软件 2023年第11期40卷 227-232,281页

作者：沈吉陈黎田菁武汉科技大学计算机学院湖北武汉430081 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430081

在对曲线目标分割时,受到光照、灰度等因素的影响,容易出现局部分割断裂的现象,传统算法无法兼顾连接效率和对象原有形态的保护。针对此情况,提出一种条件随机场理论结合有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法。令游走个体受到不同连通区... 详细信息

在对曲线目标分割时,受到光照、灰度等因素的影响,容易出现局部分割断裂的现象,传统算法无法兼顾连接效率和对象原有形态的保护。针对此情况,提出一种条件随机场理论结合有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法。令游走个体受到不同连通区域节点的引力作用,引力作为游走个体运动的主要驱动力;令游走个体具有保持当前运动状态的特性,量化为惯性力;将人类行走时的行进视野赋予游走个体,约束力的作用范围。最终使单游走个体游走路线为线型,多游走个体综合为曲线行进,达到连接断裂的效果。实验表明该方法能够很好地解决断裂问题,提高了连接效率的同时保持了对象原有形态的完整性。

关键词：有偏随机游走断裂连接惯性视野

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自注意力机制下的图表示学习方法研究

自注意力机制下的图表示学习方法研究

作者：王嘉蔚哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

图表示学习是高效分析处理图数据的基础,旨在将每个节点映射到一个低维、稠密的向量中,节点在图中的关系通过向量之间的关系反映出来,从而实现很多有意义的机器学习任务,如节点分类、链接预测以及社区发现等。近年来,图表示学习发展迅速... 详细信息

图表示学习是高效分析处理图数据的基础,旨在将每个节点映射到一个低维、稠密的向量中,节点在图中的关系通过向量之间的关系反映出来,从而实现很多有意义的机器学习任务,如节点分类、链接预测以及社区发现等。近年来,图表示学习发展迅速,其方法大体可以分为基于矩阵分解、基于随机游走以及基于深度学习等。其中,基于卷积神经网络的方法在图表示学习领域发挥着越来越重要的作用。然而,在大多数现有的图卷积神经网络中,每一层卷积只考虑节点的一阶邻居节点,但堆叠过多卷积层又会导致节点的向量表示趋同。同时随着当前图数据规模越来越庞大,对中心节点的所有邻居节点进行聚合可能出现“邻居爆炸”现象,计算代价过高。为了有效利用高阶邻居节点并为节点动态地分配权重,本文提出了一种自注意力机制下的图表示学习方法。在进行图表示学习的过程中,为了利用高阶邻居节点的信息,提出了一种基于节点相似度的有偏随机游走采样算法,通过计算节点初始特征间的Jaccard相似度,节点根据这一特征自动地选择游走偏向,从而获得与中心节点更相关的邻域信息。同时,考虑到单次游走所带来的随机性引入一种游走策略,即通过固定次数的有偏随机游走,将路径中出现频率最高的Top-k个节点作为中心节点的邻居节点执行后续操作。考虑到邻居节点对中心节点向量表示的影响程度并不相同,提出了多尺度邻域自注意力机制,通过在不同尺度的子图上利用自注意力机制分别学习中心节点的向量表示,并采用自适应的特征融合策略学习两个向量的权重来控制一阶邻域和其他阶邻域向量表示所占的比重,对一阶邻域和其他阶邻域的重要性进行区分,从而获得更加准确的向量表示。本文在Cora,Cite Seer和Pub Med三个经典引文数据集上进行了参数敏感性实验、节点分类实验以及消融实验并对结果进行分析,实验结果表明本文所提出的方法优于所对比的方法。

关键词：图表示学习图卷积神经网络自注意力机制有偏随机游走

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聚类算法在无标度网络和云资源管理中的应用

计算机工程与设计 2014年第5期35卷 1562-1567,1629页

作者：容强肖汉郑州轻工业学院易斯顿美院河南郑州451450 郑州大学信息工程学院河南郑州450001

基于最优云资源管理策略,提出了一种构建无标度网络模型的方法。网络建模为一个完全联通图的聚类应用,聚类算法实现了近似理论的度分布。能够重现现实网络权重和节点度呈幂律分布的统计特性,支持自组织,允许单个实体基于本地信息做出决... 详细信息

基于最优云资源管理策略,提出了一种构建无标度网络模型的方法。网络建模为一个完全联通图的聚类应用,聚类算法实现了近似理论的度分布。能够重现现实网络权重和节点度呈幂律分布的统计特性,支持自组织,允许单个实体基于本地信息做出决策。实验结果表明,具有自我组织和自我管理属性的无标度网络,其各个核心节点可以作为计算机云的接入点,一旦形成这种集群可以实现最佳的云资源管理政策。

关键词：无标度网络云资源管理聚类算法自组织有偏随机游走

基于节点相似性有偏游走的多层时序网络节点重要性评估

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科学技术与工程 2020年第25期20卷 10301-10307页

作者：付艳君杨云云赵明明张俊丽谢刚太原理工大学电气与动力工程学院太原030024 太原科技大学山西省高级控制与装备智能重点实验室太原030024 复旦大学计算机科学学院上海200433

时序网络中关键节点的挖掘引起了社会广泛的关注。针对时序网络建模中存在忽略时间信息、未考虑时间切片间的交互关系进而影响关键节点识别准确性和科学性的问题,构建了多层时序网络模型,并提出了一种基于节点相似性有偏游走的关键节点... 详细信息

时序网络中关键节点的挖掘引起了社会广泛的关注。针对时序网络建模中存在忽略时间信息、未考虑时间切片间的交互关系进而影响关键节点识别准确性和科学性的问题,构建了多层时序网络模型,并提出了一种基于节点相似性有偏游走的关键节点识别算法:多层时序有偏PageRank(MTB-PR)。本文中网络模型的构建引入多层网络分析方法,完整涵盖了时序网络的结构演变。同时,基于所构建的网络模型,综合层内相邻节点间相互作用及其层间影响的双重因素来区分节点的不同影响力;通过数据分析,探讨了一些偏差参数变化对节点重要性能指标的影响。最后,将模型和算法应用于真实网络中,通过实验数据验证了该方法的合理性和有效性。

关键词：多层时序网络关键节点 PageRank 有偏随机游走

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多层网络中关键节点的识别

多层网络中关键节点的识别

作者：付艳君太原理工大学

学位级别：硕士

复杂网络将宏观上各类复杂多样的实际系统抽象为“图和网络”,是理解和认识世界进而解决现实问题的重要工具。在复杂网络中能够在更大程度上影响网络结构和功能的节点被称为“关键节点”,识别网络中的关键节点并对其进行有效利用能够以... 详细信息

复杂网络将宏观上各类复杂多样的实际系统抽象为“图和网络”,是理解和认识世界进而解决现实问题的重要工具。在复杂网络中能够在更大程度上影响网络结构和功能的节点被称为“关键节点”,识别网络中的关键节点并对其进行有效利用能够以最小代价实现对网络的有效控制,因此精确挖掘网络中的关键节点成为网络科学研究中的一个重要问题。现如今,用于挖掘关键节点的算法大多基于链路关系单一化的单层网络模型。然而,现实世界的各类复杂系统往往都存在着千丝万缕的联系,如一种传染病的流行就足以对交通、餐饮、金融等诸多领域造成影响。上述实例表明现实世界的大多数网络需要结合起来整体研究,因此构建贴合现实数据的多层网络模型具有一定的理论和现实意义。由于多层网络结构更加多样化,且存在复杂的层间影响,传统单层网络中的关键节点识别算法已不再适用于多层网络。基于上述分析,本文主要从多层网络模型的构建和关键节点识别两个方面展开研究,具体内容如下:（1）针对现有多层网络模型无法对层间节点数量不同的多层系统做出精确描述和分析,构建了一种超互联多层网络模型。该模型充分考虑了不同网络间拓扑结构的异质性,并根据网络间的交互建立了层间链路。基于所构建的模型,提出一种基于有偏游走的关键节点识别算法（Multilayer Biased Walk Rank,MBW-Rank）,该算法基于网络的拓扑特性及连通性定义各层的重要性,并将其与节点的层内拓扑属性相结合作为随机游走跳转偏差。MBW-Rank能有效地综合各层网络的信息,同时获取节点在各层以及整个网络中的重要度排名。实验比较验证了本文所提方法的准确性和有效性,表明超互联多层网络模型是对由多个具有不同连接关系、不同节点数量的子网络相互作用构成的系统的精确描述,且MBW-Rank能有效挖掘出该网络中起关键作用的“桥接节点”,为多层网络中的研究工作提供策略上的指导和帮助。（2）针对现有研究对时序网络建模时存在忽略时间信息、未考虑时间切片间的交互关系进而影响关键节点识别的准确性的问题,构建了一种多层时序网络模型。该模型结合多层网络分析法,完整揭示了时序网络基于时间的结构演变及其动力学过程。基于所构建的网络模型,提出了一种基于节点相似性有偏游走的关键节点识别算法（Multilayer Temporal Biased Page Rank,MTB-PR）。该算法根据时间相继性提出了相邻层间节点的单向影响作用,并将其与层内节点相似性指标相结合来区分节点的不同影响力。MTB-PR可以获得节点在不同时刻的重要性排名并得到节点的重要性随时间变化的轨迹,能够有效挖掘不同时刻中的关键节点。此外,本文将模型和算法应用于真实网络中,实验数据结果表明了该方法的有效性和可行性。

关键词：复杂网络超互联多层网络多层时序网络关键节点有偏随机游走 PageRank

分形分析Hurst指数在中国股票市场的应用

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分形分析Hurst指数在中国股票市场的应用

作者：李重概厦门大学

学位级别：硕士

中国股票市场已经有一定规模，国内有关资本市场的文献资料也比较丰富，但是基本上还是处于学习借鉴国外研究成果和经验的阶段，这是一个正确的发展途径，本文也不例外。本文集中研究股票市场收益率分布特征，采用分形分析HURST指数，... 详细信息

中国股票市场已经有一定规模，国内有关资本市场的文献资料也比较丰富，但是基本上还是处于学习借鉴国外研究成果和经验的阶段，这是一个正确的发展途径，本文也不例外。本文集中研究股票市场收益率分布特征，采用分形分析HURST指数，以新的视角进行分析。全文由五个部分构成：第一部分系统介绍了有关资本市场价格行为的假说，即有效市场假说和分形市场假说，并回顾了国内有关的研究成果;第二部分详细介绍了分形R／S分析方法的发展、内涵和HURST指数的计算过程，对HURST指数计算中应当注意的事项作了较仔细的阐述;第三部分，采用分形分析方法分析沪深两市，选取国内应用最为广泛的上证综合指数和深圳成份指数作为指数研究的对象，同时选取沪深股市各6个板块31只股票，共62只个股，将它们分成96年12月13日前后两段，分别计算它们的赫斯特指数，然后进行比较分析;第四部分，结论;第五部分，附录。得出了以下结论：(1)．中国股市综合指数存在较为明显的分形特征;(2)．从全区间看，上证指数的分形特征比深成指强，而且存在300天左右的平均周期，深成指的周期不明显，但是将它们分成96年前和97年后两段分别进行研究，发现区别集中于前半段，97年后两种指数的走势高度趋同，周期都变得不明显;(3)．分析个股资料发现个股所表现出的分形特征比指数差得多;(4)．通过对个股的赫斯特指数作统计比较，结果表明沪深两市后半段日收益率的随机程度有显著的提高;(5)．板块之间的比较分析发现97年后不同板块的赫斯特指数存在显著差异;(6)．赫斯特指数作为研究资本市场价格行为走势的新工具，具有许多优越性，除了指数本身能提供随机程度的参考之外，由于它对不同长度的持续性记忆都会作出反应，因而，赫斯特指数计算过程中表现出的不同特征，对于更进一步研究造成随机性程度不同的原因会有很好的借鉴作用。

关键词：分形 R/S Hurst指数市场有效性帕雷托分布布朗运动有偏随机游走