SELP: Halvövervakad bevisvärdesalgoritm för förökning av grafdatakluster. Internationell tidskrift av ungefärlig resonans, Elsevier, 2018, 92, s. Med den ökande storleken på sociala nätverk i den verkliga världen, samhällsdetektion metoder bör vara snabb och korrekt. Etiketten förökningsalgoritm är känd för att vara en av de nära-linjära lösningar som är lätt att genomföra. Det är dock inte stabilt och det kan inte dra nytta av tidigare information om nätverksstrukturen som är mycket vanlig i verkliga tillämpningar. I detta dokument föreslås en ny semi-övervakad klusterstrategi baserad på en Evidential Label Propagation strategi (SELP) för att införliva begränsad domänkunskap i gemenskapens detektionsmodell. Den största fördelen med SELP är att den effektivt kan använda begränsad övervakad information för att vägleda detektionsprocessen. Den tidigare informationen om etiketterna på noder i grafen, inklusive de märkta noderna och de omärkta, uttrycks initialt i form av massfunktioner. Sedan är den bevisiska förökningsregeln utformad för att föröka etiketterna från de märkta noderna till de omärkta. Varje knutpunkts samhällen kan identifieras efter det att förökningsprocessen har stabiliserats. Outliers kan identifieras vara i en särskild klass. Experimentella resultat visar SELP:s effektivitet på både grafer och klassiska datamängder. oordnade par av dessa hörn. Dessa par kallas kanter i grafen. I takt med att storleken på de verkliga nätverken ökar snabbt måste de lokala detektionsalgoritmerna vara snabba och effektiva. Label Propagation Algorithm (LPA), som först undersöktes av Raghavan et al. [4] har fördelarna med nästan linjär körtid och enkel implementering. Men den ursprungliga LPA är inte stabil på grund av slumpmässighet. Olika samhällen kan upptäckas i olika körningar över samma nätverk. Dessutom, genom att anta att en nod alltid antar märkningen av majoriteten av sina grannar, LPA ignorerar någon annan strukturell information som finns i grannskapet. I verkliga tillämpningar finns det ofta viss förhandsinformation om nätverksstrukturen. I nätverk av medförfattare är det till exempel lätt att känna till de samhällen som har med några kända forskare att göra. I filmnätverket kan vissa typer av speciella filmer vara tydliga för oss. Om sådan förhandsinformation på ett effektivt sätt skulle kunna sammansmältas i de oövervakade detekteringsmodellerna för samhället, skulle prestandan kunna förbättras. Övervakad klassificering är en av de mest populära teknikerna inom maskininlärning. Generellt är målet med övervakad inlärning att utbilda en klassificerare som tillförlitligt approximerar en klassificeringsuppgift baserad på en uppsättning märkta exempel från problemet av intresse. Den inlärda klassificeringens prestanda beror i hög grad på andelen märkta prover. Men i många praktiska tillämpningar av mönsterklassificering, är det vanligtvis svårt att få rikligt märkta prover eftersom uppgiften att manuell märkning är tidskrävande och ofta kräver dyrt mänskligt arbete. Tvärtom finns det vanligtvis ett stort antal omärkta prover som är lättare att få tag på. Följaktligen har Semi-Supervised Learning (SSL), som syftar till att effektivt kombinera omärkta data med märkta data, utvecklats för att utföra klassificeringsuppgiften när det inte finns tillräckligt med träningsdata. Vissa halvövervakade metoder för detektering av samhället har redan föreslagits [5] [6] [7]. Den övervakade informationen i dessa modeller är huvudsakligen två typer: 1. Etiketterna på vissa noder ges i förväg; 2. Det finns vissa must-link och/eller inte-link parvisa begränsningar mellan vissa nodpar. I detta dokument fokuserar vi på den tidigare typen, dvs. vissa noder i grafen antas vara märkta i förväg. Det finns vissa problem när det gäller informationen om nodetiketter bland de befintliga halvövervakade metoderna för att upptäcka gemenskaper, till exempel: • Om det finns några avvikelser i grafen, kommer prestandan för gemenskapens detektionsmodell att bli sämre. • Om de märkta föremålen finns i den överlappande regionen mellan eller bland samhällen, kommer samma märkning att spridas till mer än en klass och följaktligen kommer detektionsresultatens noggrannhet att vara låg. Teorin om trosfunktioner är mycket effektiv när det gäller att hantera osäker information, och den har redan tillämpats inom många områden, såsom dataklassificering [8] [9] [10] [11] [12], datakluster [13] [14] [15] [16], komplexa nätverk [17] [18] [19] [20], datafusion [21] och statistisk uppskattning [22] [23] [24]. I detta arbete försöker vi ta itu med ovanstående problem i halvövervakade community detektion modeller med hjälp av teorin om tro funktioner. Algoritmen Semi-övervakad Evidential Label Propagation (SELP) kommer att föreslås för att dra nytta av tidigare information i grafen. De åtgärder som föreskrivs i denna förordning är förenliga med yttrandet från ständiga kommittén för växter, djur, livsmedel och foder.
I REF presenterar författarna en ny metod med hjälp av teorin om trosfunktioner som syftar till att upptäcka samhällen på grafer efter stabiliseringen av etikettförökningsprocessen.
SELP: Semi-supervised evidential label propagation algorithm for graph data clustering
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}