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题名WSB-EA进化算法的符号网络弱结构平衡分析
被引量：1
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作者
常新功
赵雅娟
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机构
山西财经大学信息管理学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期783-790,共8页
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基金
山西省哲学社会科学"十二五"规划2015年度课题项目
山西省自然科学基金项目(2013011016-4)
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文摘
由于大多数真实符号网络更满足弱结构平衡理论,并且求解符号网络的弱结构平衡问题是NP难问题,因此提出了基于进化算法的符号网络弱结构平衡计算方法——WSB-EA算法。该方法将弱结构平衡定理的能量函数作为适应值函数,首先利用启发式的方法初始化种群,经过锦标赛选择、单路交叉、单点变异、局部搜索4个阶段,迭代有限次之后得到最优解。在此算法中,提出了大型符号网络的存储方法和增量计算方式。通过大量实验,WSB-EA算法得出了4个小型符号网络和2个大型符号网络的弱不平衡度。并且与其他算法相比,WSB-EA算法能更快收敛得到最优解,具有较高鲁棒性。
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关键词
符号网络
进化算法
NP难问题
结构平衡理论
弱结构平衡理论
单路交叉
局部搜索
弱不平衡度
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Keywords
signed network
evolutionary algorithm
NP-hard problem
structural balance theory
weak structural balance theory
single cross
local search
weak unbalanced degree
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名符号网络的局部标注特征与预测方法
被引量：4
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作者
苏晓萍
宋玉蓉
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机构
南京工业职业技术学院计算机与软件学院
南京邮电大学自动化学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期437-444,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61672298
61373136)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJAZH071)
江苏省高校优秀科技创新团队项目
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文摘
当复杂网络的边具有正、负属性时称为符号网络。符号为正表示两用户间具有相互信任(朋友)关系,相反,符号为负表示不信任(敌对)关系。符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络,预测未知符号。分析发现,具有弱结构平衡特征的符号网络,其邻接矩阵呈现全局低秩性,在该特征下链路符号预测问题可以近似表达为低秩矩阵分解问题。但基本低秩模型中,相邻节点间符号标注的局部行为特征未得到充分利用,论文提出了一种带偏置的低秩矩阵分解模型,将邻居节点的出边和入边符号特征作为偏置信息引入模型,以提高符号预测的精度。利用真实符号网络数据进行的实验证明,所提模型能够获得较其他基准算法好的预测效果且算法效率高。
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关键词
符号网络
符号预测
低秩
矩阵分解
标注偏置
结构平衡理论
弱结构平衡理论
地位理论
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Keywords
signed networks
sign prediction
low rank
matrix factorization
signed bias
structural balance theory
weak structural balance theory
status theory
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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