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Search algorithm on strongly regular graphs based on scattering quantum walks
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作者 Xi-Ling Xue Zhi-Hao Liu Han-Wu Chen 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期108-114,共7页
Janmark, Meyer, and Wong showed that continuous-time quantum walk search on known families of strongly regular graphs(SRGs) with parameters(N, k, λ, μ) achieves full quantum speedup. The problem is reconsidered ... Janmark, Meyer, and Wong showed that continuous-time quantum walk search on known families of strongly regular graphs(SRGs) with parameters(N, k, λ, μ) achieves full quantum speedup. The problem is reconsidered in terms of scattering quantum walk, a type of discrete-time quantum walks. Here, the search space is confined to a low-dimensional subspace corresponding to the collapsed graph of SRGs. To quantify the algorithm's performance, we leverage the fundamental pairing theorem, a general theory developed by Cottrell for quantum search of structural anomalies in star graphs.The search algorithm on the SRGs with k scales as N satisfies the theorem, and results can be immediately obtained, while search on the SRGs with k scales as√N does not satisfy the theorem, and matrix perturbation theory is used to provide an analysis. Both these cases can be solved in O(√N) time steps with a success probability close to 1. The analytical conclusions are verified by simulation results on two SRGs. These examples show that the formalism on star graphs can be applied more generally. 展开更多
关键词 scattering quantum walk quantum search strongly regular graph
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基于Random-Walk算法的DR图像分割方法 被引量:1
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作者 丰国栋 徐雪 周荷琴 《北京生物医学工程》 2009年第5期449-453,共5页
本文算法对原图像进行快速Mallat小波分解得到骨干图后,利用其高频子带梯度信息优化边的权重,并在概率阈值的准则下对争议区域做进一步划分,最后把最大到达概率所在类的标签赋予未标定顶点,并扩展到原图像,得到分割边界。用微软GrabCut... 本文算法对原图像进行快速Mallat小波分解得到骨干图后,利用其高频子带梯度信息优化边的权重,并在概率阈值的准则下对争议区域做进一步划分,最后把最大到达概率所在类的标签赋予未标定顶点,并扩展到原图像,得到分割边界。用微软GrabCut分割数据库图像和实际DR图像对该算法进行了验证,该算法能快速而有效地分割出特定的图像,适用于DR图像的分割,为进行组织增强和进一步提高DR图像质量打下基础。 展开更多
关键词 DR 图像分割 Random—walk算法 骨干图 概率阈值准则
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(K_(1,4);2)图的最小walk(英文)
3
作者 蔺厚元 高宏 《山东科学》 CAS 2004年第4期1-4,共4页
考虑一种包含无爪图的图类 (K1,4 ;2 ) 图 ,给出了关于walk的几个结果 ,特别是关于过给定点恰好一次的最小coveringwalk .
关键词 (K1 4 2)-图 k-walk 无爪图 几乎无爪图
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Non-Backtracking Random Walks and a Weighted Ihara’s Theorem
4
作者 Mark Kempton 《Open Journal of Discrete Mathematics》 2016年第4期207-226,共20页
We study the mixing rate of non-backtracking random walks on graphs by looking at non-backtracking walks as walks on the directed edges of a graph. A result known as Ihara’s Theorem relates the adjacency matrix of a ... We study the mixing rate of non-backtracking random walks on graphs by looking at non-backtracking walks as walks on the directed edges of a graph. A result known as Ihara’s Theorem relates the adjacency matrix of a graph to a matrix related to non-backtracking walks on the directed edges. We prove a weighted version of Ihara’s Theorem which relates the transition probability matrix of a non-backtracking walk to the transition matrix for the usual random walk. This allows us to determine the spectrum of the transition probability matrix of a non-backtracking random walk in the case of regular graphs and biregular graphs. As a corollary, we obtain a result of Alon et al. in [1] that in most cases, a non-backtracking random walk on a regular graph has a faster mixing rate than the usual random walk. In addition, we obtain an analogous result for biregular graphs. 展开更多
关键词 graph Random walk Non-Backtracking Random walk Ihara Zeta Identity Mixing Rate
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On the Number of Cycles in a Graph
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作者 Nazanin Movarraei Samina A. Boxwala 《Open Journal of Discrete Mathematics》 2016年第2期41-69,共29页
In this paper, we obtain explicit formulae for the number of 7-cycles and the total number of cycles of lengths 6 and 7 which contain a specific vertex v<sub>i</sub> in a simple graph G, in terms of the ad... In this paper, we obtain explicit formulae for the number of 7-cycles and the total number of cycles of lengths 6 and 7 which contain a specific vertex v<sub>i</sub> in a simple graph G, in terms of the adjacency matrix and with the help of combinatorics. 展开更多
关键词 Adjacency Matrix CYCLE graph Theory PATH SUBgraph walk
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基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法
6
作者 辛国栋 朱滕威 +3 位作者 黄俊恒 魏家扬 刘润萱 王巍 《网络与信息安全学报》 2024年第1期79-90,共12页
关键节点挖掘是复杂网络领域的研究重点和热点。针对社交网络中关键嫌疑人挖掘问题,提出基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法。该算法将已知嫌疑人作为查询节点,提取其所在的局部拓扑结构,并计算局部拓扑结构中非查询节点的关键程度,... 关键节点挖掘是复杂网络领域的研究重点和热点。针对社交网络中关键嫌疑人挖掘问题,提出基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法。该算法将已知嫌疑人作为查询节点,提取其所在的局部拓扑结构,并计算局部拓扑结构中非查询节点的关键程度,从中选择关键程度较高的节点进行推荐。针对现有方法中关键节点计算复杂度高、已知查询节点信息难以有效利用的问题,提出一个两阶段的基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法,整合多查询节点的局部拓扑信息和全局节点聚合特征信息,将计算范围从全局缩减到局部,进而对相关节点的关键程度进行量化。具体而言,利用带重启策略的随机游走算法获得多个查询节点的局部拓扑结构;为了得到节点的嵌入向量,基于graphsage模型构建一种无监督的图神经网络模型,该模型结合节点的自身特征和邻居聚合特征来生成嵌入向量,从而为算法框架的相似度计算提供信息输入。基于与查询节点特征的相似性,衡量局部拓扑中节点的关键程度。实验结果显示,所提算法在时间效率和结果有效性方面均优于传统关键节点挖掘算法。 展开更多
关键词 社交网络 随机游走 图神经网络 节点嵌入向量 关键节点
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基于深度学习框架的时空联合供水管网漏损检测研究
7
作者 蒋白懿 牟天蔚 +3 位作者 李维轲 王康 肖敏 王鑫 《给水排水》 CSCD 北大核心 2024年第6期152-158,共7页
以深度学习框架为基础,提出了一种时空联合供水管网漏损检测模型。该模型首先运用Node2Vec算法求解不同时间段内节点特征;其次,通过模糊C-均值聚类法,利用管网模型节点特征进行分区。最后,以不同时间段的压力敏感度作为输入,漏损位置的... 以深度学习框架为基础,提出了一种时空联合供水管网漏损检测模型。该模型首先运用Node2Vec算法求解不同时间段内节点特征;其次,通过模糊C-均值聚类法,利用管网模型节点特征进行分区。最后,以不同时间段的压力敏感度作为输入,漏损位置的分区号作为标签,通过深度信念神经网络进行训练,并通过训练后的模型对管网漏损位置进行检测。在实例分析中,以A市实际供水管网拓扑结构进行验证,利用MATLAB-Open Water Analytics toolbox联合编程建模,结果表明,各个时间段的检测效果均较优,正确率均达到为80%以上。因此,该模型能够有效地检测管网漏损。 展开更多
关键词 Node2Vec 深度学习 漏损定位 随机游走 图嵌入
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Graphs and Degree Equitability
8
作者 Ahmad N. Al-Kenani Nandappa D. Soner Anwar Alwardi 《Applied Mathematics》 2013年第8期1199-1203,共5页
Let?G=(V,E)? be a graph. If φ is a function from the vertex set V(G) to the set of positive integers. Then two vertices?u, v ∈ V(G)? are?φ -equitable if|φ(u)-φ(v)|≤1.By the degree, equitable adjacency between ve... Let?G=(V,E)? be a graph. If φ is a function from the vertex set V(G) to the set of positive integers. Then two vertices?u, v ∈ V(G)? are?φ -equitable if|φ(u)-φ(v)|≤1.By the degree, equitable adjacency between vertices can be redefine almost all of the variants of the graphs. In this paper we study the degree equitability of the graph by defining equitable connectivity, equitable regularity, equitable connected graph and equitable complete graph. Some new families of graphs and some interesting results are obtained. 展开更多
关键词 Equitable DOMINATION Number Equitable Path Equitable walk Equitable Connected graph EquitableRegular graph Equitable COMPLEMENT graph Equitable Cut VERTEX Equitable Line graph
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图神经网络研究综述 被引量:2
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作者 侯磊 刘金环 +1 位作者 于旭 杜军威 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期282-298,共17页
随着人工智能的快速发展,深度学习已经在图像、文本和语音等可在欧氏空间表示的数据中取得了巨大成功,但却一直无法很好地应用于非欧氏空间。近年来,图神经网络在非欧几里得空间中展现出了强大的表示学习能力,并广泛应用于推荐系统、自... 随着人工智能的快速发展,深度学习已经在图像、文本和语音等可在欧氏空间表示的数据中取得了巨大成功,但却一直无法很好地应用于非欧氏空间。近年来,图神经网络在非欧几里得空间中展现出了强大的表示学习能力,并广泛应用于推荐系统、自然语言处理以及机器视觉等众多领域。图神经网络模型基于信息的传播机制,具体地,图中的目标节点通过聚合邻居节点的信息来更新自身的嵌入表示。利用图神经网络,可将众多现实问题(如社交网络、知识图谱和药物化学成分等)抽象成图网络,借助图中的连接边,对不同节点之间的依赖关系进行合理建模。鉴于此,对图神经网络进行了系统综述,首先介绍了图结构数据方面的基础知识,然后对图游走算法和不同类型的图神经网络模型进行了系统梳理。进一步地,详细阐述了当前图神经网络的通用框架和应用领域,最后对图神经网络的未来进行了总结与展望。 展开更多
关键词 图结构数据 图游走算法 图卷积神经网络 图注意力网络 图残差网络 图递归网络
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基于图游走和图注意力的点云分类与分割 被引量:1
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作者 李文举 姬倩倩 +2 位作者 沙利业 储王慧 崔柳 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期33-41,共9页
针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模... 针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云分类 点云分割 图神经网络 图游走 图注意力机制
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面向图数据的量子行走模型及算法研究进展
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作者 梁文 张文波 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第7期1748-1761,共14页
作为量子计算的通用计算模型,量子行走广泛应用于安全通信、快速搜索、相似性计算以及图挖掘等领域。现阶段研究者对量子行走的设计思路、未来发展以及模型与算法间的相互关系关注甚少,忽略了量子行走的量子特性在图计算等应用中的理论... 作为量子计算的通用计算模型,量子行走广泛应用于安全通信、快速搜索、相似性计算以及图挖掘等领域。现阶段研究者对量子行走的设计思路、未来发展以及模型与算法间的相互关系关注甚少,忽略了量子行走的量子特性在图计算等应用中的理论优势。聚焦面向图数据的量子行走模型及算法,首先,分析量子行走的核心设计策略及其理论优势,归纳相关算法核心算符的构造形式与空间维度特征,厘清模型与算法间的逻辑联系;其次,依据离散时间和连续时间的分类,梳理不同图数据上量子行走模型的研究进展及设计难点,总结量子行走从规则图向不规则图上扩展的演化趋势;进一步,围绕图相似性计算、空间搜索以及图挖掘三项应用系统地介绍量子行走算法的研究进展,分析相关算法的技术特征、优势及不足;最后,从效率优化、精度提升、幺正约束以及图重构等角度,对面向图数据的量子行走模型与算法未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 量子计算 量子行走 图结构数据 离散时间 连续时间 图挖掘
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基于随机游走的图扩散模型
12
作者 周安众 谢丁峰 《软件工程》 2024年第8期74-78,共5页
图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)通过汇聚相邻节点计算中心节点特征时,缺少图的结构信息且没有利用高阶邻域节点。针对此问题,提出一种采用随机游走策略的图扩散模型。该模型通过随机游走访问邻域内的节点以提取结构信息,... 图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)通过汇聚相邻节点计算中心节点特征时,缺少图的结构信息且没有利用高阶邻域节点。针对此问题,提出一种采用随机游走策略的图扩散模型。该模型通过随机游走访问邻域内的节点以提取结构信息,并通过设置游走时的重启参数和迭代次数,控制邻域范围以提取局部和全局节点信息,再通过图注意力的加权求和机制对特征进行转换。该模型在3个引文图数据集上进行实验比较,比传统GAT模型的准确率平均提升了1.1%,证明了随机游走策略在捕获节点结构信息方面发挥了重要作用。 展开更多
关键词 随机游走 图模型 注意力机制 图扩散
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基于知识图谱的网络攻击预测方法研究及应用 被引量:2
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作者 黄智勇 刘昕宇 +2 位作者 林仁明 余雅宁 张凤荔 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期91-96,共6页
针对网络攻击知识图谱,同时引入了时序信息,提出一种基于知识图谱的网络攻击预测方案,并对其进行应用。通过对网络攻击知识图谱进行规则学习和应用,能够有效地得到网络攻击事件预测结果,为网络安全运维人员提供决策支持。以企业提供的... 针对网络攻击知识图谱,同时引入了时序信息,提出一种基于知识图谱的网络攻击预测方案,并对其进行应用。通过对网络攻击知识图谱进行规则学习和应用,能够有效地得到网络攻击事件预测结果,为网络安全运维人员提供决策支持。以企业提供的网络安全运维知识图谱为例,将文中研究的方法应用到企业安全检测系统,结果证明该方法具有充分的准确性和可行性,同时为后续研究提供了思路。 展开更多
关键词 网络安全 知识图谱 时序知识图谱 知识图谱推理 链接预测 网络攻击 随机游走 攻击规则
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基于门控图游走网络的推荐多样性研究
14
作者 方月婷 武浩 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期228-236,共9页
近年来,纯粹追求准确性的推荐算法已不再符合用户日益增长的多元化需求.因为该类算法将所有用户同等对待,导致推荐结果趋于单一化.从推荐系统的多样性角度出发,提出由两路图游走网络和门控网络组成的门控图游走网络.图游走网络在原有邻... 近年来,纯粹追求准确性的推荐算法已不再符合用户日益增长的多元化需求.因为该类算法将所有用户同等对待,导致推荐结果趋于单一化.从推荐系统的多样性角度出发,提出由两路图游走网络和门控网络组成的门控图游走网络.图游走网络在原有邻域上扩展一类新邻域,聚合两类邻域的信息,从而生成偏向准确性或多样性的推荐结果.门控网络对两个不同偏好推荐结果进行选择,得到最终推荐结果.不同于其他推荐多样性算法,门控图游走网络的推荐结果准确性-多样性比例可由超参数λ调整,而不是完全由算法决定.3个真实数据集的实验结果验证了门控图游走网络在多样化整体协作推荐方面的有效性. 展开更多
关键词 协同过滤 图神经网络 门控网络 随机游走 多样性
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动态有权图上的随机游走概率计算
15
作者 王涵之 易璐 +4 位作者 魏哲巍 甘骏豪 袁野 文继荣 杜小勇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1865-1881,共17页
图上的随机游走概率计算是传统图论与现代数据挖掘领域普遍关注的问题之一.现有工作普遍关注静态图上的随机游走概率计算,却鲜少关注与实际应用场景更贴合的权重动态图.针对动态有权图上的随机游走概率计算问题,提出了一种基于硬币翻转... 图上的随机游走概率计算是传统图论与现代数据挖掘领域普遍关注的问题之一.现有工作普遍关注静态图上的随机游走概率计算,却鲜少关注与实际应用场景更贴合的权重动态图.针对动态有权图上的随机游走概率计算问题,提出了一种基于硬币翻转采样的随机游走概率计算方法.相比于传统的基于权重采样的随机游走概率计算方法,所提方法可以在保证随机游走概率计算结果无偏的前提下,同时做到近似最优的随机游走概率计算复杂度和最优的采样结构更新复杂度.作为对比,现有方法或具有较大的计算时间复杂度,或依赖于复杂的索引结构而难以在动态图上即时更新.对所提方法做出了详细的理论分析,并在真实图数据集上进行模拟实验,实验结果证实了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 随机游走概率计算 动态有权图 硬币翻转采样 实时更新 大规模图
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基于启发式粗化算法的半监督图神经网络的训练加速框架及算法
16
作者 陈裕丰 黄增峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期48-55,共8页
图神经网络是当前阶段图机器学习的主流工具,发展势头强劲。通过构建抽象图结构,运用图神经网络模型能够高效地处理多种应用场景下的问题,包括节点预测、链接预测和图分类等方向。与之相对应,一直以来,在大规模图上的应用是图神经网络... 图神经网络是当前阶段图机器学习的主流工具,发展势头强劲。通过构建抽象图结构,运用图神经网络模型能够高效地处理多种应用场景下的问题,包括节点预测、链接预测和图分类等方向。与之相对应,一直以来,在大规模图上的应用是图神经网络训练中的关键点和难点,如何有效、快速地在大规模图数据上进行图神经网络的训练和部署是阻碍图神经网络进一步工业化应用的一大难题。图神经网络因为能够利用图的网络结构的拓扑信息,所以在如节点预测的赛道上能够取得比一般其他神经网络如多层感知机等更好的效果,但是图的网络结构的节点个数和边的条数的规模增长制约了图神经网络的训练,真实数据集的节点数量规模达到千万级别甚至亿级别,或者是部分稠密的网络结构中边的数量规模亦达到了千万级别,使得传统的图神经网络训练方法均难以直接取得成效。针对以上问题,改进并提出了基于图粗化算法的新型图神经网络训练框架,并在此基础上提出了两种具体的训练算法,同时配合提出了两种简单的启发式图粗化算法。在精度损失可以接受和内存空间消耗大大降低的前提下,所提算法能够进一步显著地降低图神经网络的计算量,缩短训练时间,实验结果表明其在常见数据集上均能取得令人满意的成绩。 展开更多
关键词 图神经网络 图粗化 训练加速 启发式 随机游走 无偏
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回归测试用例选择技术研究综述 被引量:6
17
作者 陈翔 顾卫江 +2 位作者 徐慧 顾庆 陈道蓄 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期1-9,共9页
回归测试用例选择(Regression Test Case Selection,RTS)问题是回归测试研究中的一个热点,旨在从已有测试用例集中选择出所有可检测代码修改的测试用例。但迄今为止,国内研究人员并未对RTS问题的已有研究成果进行系统总结和比较。首先... 回归测试用例选择(Regression Test Case Selection,RTS)问题是回归测试研究中的一个热点,旨在从已有测试用例集中选择出所有可检测代码修改的测试用例。但迄今为止,国内研究人员并未对RTS问题的已有研究成果进行系统总结和比较。首先在回归测试活动和测试用例划分基础上,引出RTS问题和相关假设。随后从源代码和模型角度对已有RTS技术进行分类,从源代码角度出发,又进一步将其细分为线性规划法、数据流分析法、图遍历法、程序切片法和防火墙法等。接着对常见评测数据集和评测指标进行总结,最后对该问题的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 回归测试 测试用例选择 图遍历法.程序切片 线性规划
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双色双向圈的本原指数(英文) 被引量:39
18
作者 高玉斌 邵燕灵 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2004年第4期55-58,共4页
称一个双色有向圈D是本原的,若存在非负整数h,k满足h + k > 0,使得对于每一对顶点(i,j),在D中都存在从i到j的(h,k)途径.D的本原指数是满足上述条件的最小的值h + k.研究双色双向圈的本原指数,给出了一个紧的上界.
关键词 本原指数 双色有向图 途径
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结构-属性平衡图节点相似度测量算法 被引量:4
19
作者 韩启龙 潘海为 +2 位作者 蔡绍滨 姚念民 印桂生 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第1期15-18,共4页
节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-... 节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。 展开更多
关键词 图聚类 结构-属性平衡图 随机游走模型 统一度量
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RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法 被引量:17
20
作者 韩蒙 张炜 李建中 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1387-1395,共9页
由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行.文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法.首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖... 由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行.文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法.首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖掘候选频繁模式;然后,将候选频繁模式恢复为不确定图并生成极大频繁模式搜索空间;最后,通过随机游走以相同概率随机地选择K个极大频繁模式.理论分析和实验结果表明文中提出的算法能够高效地获得不确定图集合的K-极大频繁模式. 展开更多
关键词 不确定图 数据挖掘 随机游走 极大频繁模式
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