在对网络无任何先验知识情形下,PPSB-DC模型(popularity and productivity stochastic block model and discriminative content model)利用网络的内容和链接对网络生成过程进行建模,可有效地发现广义社区及社区间的链接模式。但该概率...在对网络无任何先验知识情形下,PPSB-DC模型(popularity and productivity stochastic block model and discriminative content model)利用网络的内容和链接对网络生成过程进行建模,可有效地发现广义社区及社区间的链接模式。但该概率模型的参数估计算法耗时,初始链接模式参数设置敏感,限制了该模型的应用。对参数求解算法进行了改进,设计了一个有效的内容网络广义社区发现算法EPPSBDC(efficient PPSB-DC)。该算法通过采取抽样和并行技术,提高了算法运行速度,通过引入链接概率先验,消除了算法对初始参数的敏感性。在内容网络上与同类算法进行了比较,验证了EPPSBDC算法的有效性。展开更多
文摘在对网络无任何先验知识情形下,PPSB-DC模型(popularity and productivity stochastic block model and discriminative content model)利用网络的内容和链接对网络生成过程进行建模,可有效地发现广义社区及社区间的链接模式。但该概率模型的参数估计算法耗时,初始链接模式参数设置敏感,限制了该模型的应用。对参数求解算法进行了改进,设计了一个有效的内容网络广义社区发现算法EPPSBDC(efficient PPSB-DC)。该算法通过采取抽样和并行技术,提高了算法运行速度,通过引入链接概率先验,消除了算法对初始参数的敏感性。在内容网络上与同类算法进行了比较,验证了EPPSBDC算法的有效性。