本文主要研究内容
作者盛俊,顾沈胜,陈崚（2019）在《基于隐空间映射的带符号网络上的顶点分类》一文中研究指出：社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用,但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络,而在边上具有符号的社交网络上的顶点分类算法却很少,且负链接对于符号网络分析的作用大于正链接。研究了符号网络中顶点的分类问题。首先将正、负网络映射到相对应的隐空间,提出基于隐空间的正负链接的数学模型;然后提出优化该模型的迭代算法,通过对隐空间矩阵和映射矩阵的迭代优化,来对网络中的顶点进行分类。由带符号的社会网络数据集的实验结果证明,该算法在数据集Epinions上得到结果的F1值在11以上,在数据集Slashdo上得到结果的F1值在23.8以上,与随机算法相比具有较高的精确度。
Abstract
she hui wang lao ding dian fen lei zai jie jue shi ji wen ti zhong you an fan de ying yong ,dan jue da duo shu xian you de wang lao ding dian fen lei suan fa dou ji zhong zai mo fu hao de wang lao ,er zai bian shang ju you fu hao de she jiao wang lao shang de ding dian fen lei suan fa que hen shao ,ju fu lian jie dui yu fu hao wang lao fen xi de zuo yong da yu zheng lian jie 。yan jiu le fu hao wang lao zhong ding dian de fen lei wen ti 。shou xian jiang zheng 、fu wang lao ying she dao xiang dui ying de yin kong jian ,di chu ji yu yin kong jian de zheng fu lian jie de shu xue mo xing ;ran hou di chu you hua gai mo xing de die dai suan fa ,tong guo dui yin kong jian ju zhen he ying she ju zhen de die dai you hua ,lai dui wang lao zhong de ding dian jin hang fen lei 。you dai fu hao de she hui wang lao shu ju ji de shi yan jie guo zheng ming ,gai suan fa zai shu ju ji Epinionsshang de dao jie guo de F1zhi zai 11yi shang ,zai shu ju ji Slashdoshang de dao jie guo de F1zhi zai 23.8yi shang ,yu sui ji suan fa xiang bi ju you jiao gao de jing que du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机应用的盛俊,顾沈胜,陈崚，发表于刊物计算机应用2019年05期论文，是一篇关于带符号网络论文,隐空间论文,映射论文,顶点分类论文,计算机应用2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机应用2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：带符号网络论文; 隐空间论文; 映射论文; 顶点分类论文; 计算机应用2019年05期论文;