近似线性时间的社团结构动态演化挖掘算法

探测网络社团结构对于分析、设计复杂的自然或工程网络至关重要,然而现有的探测技术主要依托于最优化和启发式算法,不能兼顾计算效率和准确性。因此提出了一种基于演化迭代技术的动态社团探测算法,它能准确高效地发现网络中的社团结构。首先引入了一个离散时间的动态系统,通过描述社团划分收敛到特定指标最优的演化轨迹来确定社团划分。接着提出了一个一般化的指标函数,以确定网络中最优的社团数量及最稳定的社团结构。该指标函数极具概括性,改变相应的参数即可引申到各种已广泛应用的指标函数。针对参数选择的困难,利用图生成模型自动确定社团划分的指标函数。此算法效率很高,计算复杂度与稀疏网络中的节点数量呈近似线性关系。最后,在人工和真实网络中进行了大量的仿真实验来测试算法表现,结果显示所提算法能够揭示很多有价值的信息。

基于多节点社团意识系统的属性图聚类算法

属性图用属性向量描述节点,用边描述节点间的关系。为了把节点划分为具有紧密联系的社团,一种有效的方法是对属性图进行聚类。聚类方法有不同的标准,如节点连接度和属性相似度。虽然社团一般是围绕紧密的连边和相似的属性值的节点形成,但是目前的方法都只关注了这两种数据形式中的一种。通过给每个节点赋予一个自治域,提出一个准确且可延展的多节点系统用于提取属性图中的重叠社团。首先,引入带有可调带宽因子的核函数用于测度每个节点的影响力,具有最高局部影响力的节点可以被看作领导节点。其次,提出一种新颖的局部扩展策略,使每一个领导节点能够吸收属性图中相关性最强的跟随者。接着,设计了多节点社团意识系统,该系统为节点之间的充分沟通提供了必要的条件,从而能够得出最优的重叠社团结构。社团中的节点不仅互相联系紧密,而且也有相似的属性。该算法的计算复杂度在特定带宽条件下近似于连边数目的线性函数。最后,基于标准属性图和真实属性图的实验验证了该系统的有效性和高效性。

关注中小学生的心理健康教育

就现实而言,我国的学生心理健康教育还存在着许多困境。解决这些问题可从两方面着手:学生方面,坚持学生本位,尤其要关注中小学。学校方面,注意心理健康教育中的"因材施教";教师并不等同于心理咨询师;具体目标与终极目标兼顾。