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The Association between Sentinel Lymph Node Metastasis and Ki-67 Labeling Index
1
作者 Yu Koyama Hiroshi Ichikawa +7 位作者 Jun Sakata Eiko Sakata Kumiko Tatsuda Miki Hasegawa Chie Toshikawa Naoko Manba Mayuko Ikarashi Toshifumi Wakai 《Advances in Breast Cancer Research》 2013年第3期60-65,共6页
Background: The purpose of this study was to elucidate the association between sentinel lymph node (SLN) metastasis and Ki67 labeling index and to elucidate whether Ki-67 was useful or not for prediction of SLN metast... Background: The purpose of this study was to elucidate the association between sentinel lymph node (SLN) metastasis and Ki67 labeling index and to elucidate whether Ki-67 was useful or not for prediction of SLN metastasis in breast cancer. Methods: We identified 343 invasive breast cancer patients with sentinel lymph node biopsy (SLNB) from 2003 to 2012. The association between SLN status and clinicopathological features, molecular subtypes and Ki-67 labeling index were evaluated. Results: SLN metastasis was detected in 79 patients (23.0%). SLN metastasis was significantly associated with clinical T-stage (p = 0.0003), lymphovascular involvement (LVI) (p 0.0001). Ki-67 labeling index of primary tumor was significantly lower in SLN positive patients (p = 0.0331), and Ki-67 cut-off point of 7.5% was useful for dividing SLN positive from negative (p = 0.0197). Conclusion: Low value of Ki-67 labeling index, in addition to progression of clinical T-stage and presence of LVI, is significantly associated with SLN metastasis, and it seems to be useful to consider Ki-67 labeling index for SLN metastasis prediction. 展开更多
关键词 BREAST Cancer SENTINEL LYMPH node Molecular SUBTYPES KI-67 labelING Index
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基于Node2vec的改进算法的研究 被引量:1
2
作者 杜阳阳 李华康 李涛 《计算机技术与发展》 2018年第7期6-10,共5页
针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻居节点的标签信息和事先设定好的游走参数的值,计算当前节点的... 针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻居节点的标签信息和事先设定好的游走参数的值,计算当前节点的邻居节点被游走的概率;然后由概率值和其他设定好的游走的参数开始游走,得到若干条路径;之后再调用Word2vec方法对若干条游走路径进行训练,将每个图节点表示成向量。最后,通过使用逻辑分类模型对节点的特征表示进行多标签分类来验证算法的有效性。实验结果证明,通过使用标签信息的指导,多标签分类的准确率有明显提升。 展开更多
关键词 数据挖掘 随机游走 节点表示 多标签分类
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Sentinel lymph node biopsy for gastric cancer:Where do we stand? 被引量:4
3
作者 Mehmet Fatih Can Gokhan Yagci Sadettin Cetiner 《World Journal of Gastrointestinal Surgery》 SCIE CAS 2011年第9期131-137,共7页
Development of sentinel node navigation surgery (SNNS) and advances in minimally invasive surgical techniques have greatly shaped the modern day approach to gastric cancer surgery.An extensive body of knowledge now ex... Development of sentinel node navigation surgery (SNNS) and advances in minimally invasive surgical techniques have greatly shaped the modern day approach to gastric cancer surgery.An extensive body of knowledge now exists on this type of clinical application but is principally composed of single institute studies.Certain dye tracers,such as isosulfan blue or patent blue violet,have been widely utilized with a notable amount of success;however,indocyanine green is gaining popularity.The double tracer method,a synchronized use of dye and radio-isotope tracers,appears to be superior to any of the dyes alone.In the meantime,the concepts of infrared ray electronic endoscopy,florescence imaging,nanoparticles and near-infrared technology are emerging as particularly promising alternative techniques.Hematoxylin and eosin staining remains the main method for the detection of sentinel lymph node (SLN) metastases.Several specialized centers have begun to employ immunohistochemical staining for this type of clinical analysis but the equipment costs involving the associated ultra-rapid processing systems is limiting its widespread application.Laparoscopic function-preserving resection of primary tumor from the stomach in conjunction with lymphatic basin dissection navigated by SLN identification represents the current paramount of SNNS for early gastric cancer.Patients with cT3 stage or higher still require standard D 2 dissection. 展开更多
关键词 SENTINEL LYMPH node biopsy Gastric cancer Laparoscopy LYMPH node DISSECTION LYMPHATIC metastasis STAINING and labeling
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细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取 被引量:1
4
作者 赵园春 韩虎 徐学锋 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期208-216,共9页
情感分析在自然语言处理领域扮演着重要的角色,作为情感分析的子任务,方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见,从而在商家做决策时提供关键性数据支撑,因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存... 情感分析在自然语言处理领域扮演着重要的角色,作为情感分析的子任务,方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见,从而在商家做决策时提供关键性数据支撑,因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存在词对边界考虑不足、词对标记冗余和语言学特征利用有限的问题。为了解决这些问题,提出了一种基于细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取算法。设计细粒度词对标记方案,项的首尾边界使用相异的标记,去除项中冗余的词间标记。在两个通道上使用结点自适应网络分别对句法依赖信息与句法类型信息进行挖掘,同时使用卷积注意力捕捉评论文本的全局与局部语义依赖关系,从而增强模型对语言学特征的提取。最后,使用推理层获取词间关系,使用解码层获取方面-意见-情感三元组。实验结果表明,该模型不仅解决了现有标记方案存在的问题,还能高效挖掘语言学特征,在4个公开数据集上其综合评级指标值取得了较优的结果。 展开更多
关键词 方面情感三元组抽取 细粒度词对标记 结点自适应网络 句法依赖树 卷积注意力
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极低标记比下基于NLP-RGCN的半监督故障诊断方法 被引量:1
5
作者 马奔驰 章翔峰 《机床与液压》 北大核心 2025年第10期1-6,共6页
针对齿轮箱状态监测数据中标记样本有限、标签信息挖掘不足以及节点信息缺乏等问题,提出一种基于节点级路径图和鲁棒图卷积网络(NLP-RGCN)的半监督故障诊断方法。通过构建无向节点级路径图,灵活表示节点间的连接关系,细化信号特征,从而... 针对齿轮箱状态监测数据中标记样本有限、标签信息挖掘不足以及节点信息缺乏等问题,提出一种基于节点级路径图和鲁棒图卷积网络(NLP-RGCN)的半监督故障诊断方法。通过构建无向节点级路径图,灵活表示节点间的连接关系,细化信号特征,从而充分利用有限的标记样本信息。引入鲁棒图卷积网络(RGCN),通过吸收高斯分布方差的图结构和节点属性的微小故意扰动变化,增强模型的鲁棒性和特征提取能力。此外,设计基于半监督学习的故障诊断框架,利用有限的标记样本挖掘未标记样本所包含的信息,增强模型的泛化能力。最后,在0.5%极低标记比的齿轮箱数据集诊断案例上验证了所提方法的有效性和优越性。实验结果表明:NLP-RGCN的平均诊断准确率达99.85%,显著优于其他对比方法(如MLP、GAT、GCN、SGCN、LPS-DGAT等);通过混淆矩阵和t-SNE可视化技术,进一步验证了NLP-RGCN在不同健康状态下的特征区分能力。该方法能够有效学习故障特征表示,并在极低标记样本下实现高精度的故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 齿轮箱 极低标记比 半监督学习 节点级路径图 鲁棒图卷积网络
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一种用于社区检测的局部全局融合标签传播算法
6
作者 于海龙 杨云云 王力 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期101-108,共8页
社区检测对于分析复杂社交网络结构至关重要。现有的社区检测方法不能够充分考虑网络局部与全局结构之间的复杂关系,检测社区结构的稳定性和准确性有待提高。为此,文中提出用于社区检测的局部全局融合标签传播算法(LGI-LPA)。首先,提出... 社区检测对于分析复杂社交网络结构至关重要。现有的社区检测方法不能够充分考虑网络局部与全局结构之间的复杂关系,检测社区结构的稳定性和准确性有待提高。为此,文中提出用于社区检测的局部全局融合标签传播算法(LGI-LPA)。首先,提出将节点间的相似性与节点的总体影响力结合确定初始社区结构,进行标签初始化;其次,根据影响力排序从社区内部和外部采用一种新的分类交替标签传播方法;最后,对小社团进行识别处理。在真实世界网络和兰奇基内蒂-福图纳托-拉迪奇(LFR)仿真网络上的实验结果表明,相较于次优的标签传播算法(LSMD),LGI-LPA在Polbooks和Football网络上的归一化互信息(NMI)分别提高了8.47%和2.20%,在LFR人工网络上的归一化互信息(NMI)相较于其他四种算法,也有着优势,随着网络拓扑参数变大,也表现出了较强的稳定性,该算法具有优秀的社区检测性能。 展开更多
关键词 社交网络 社区检测 节点影响力 相似度 标签初始化 标签传播
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一种基于节点影响力的标签传播社区发现方法
7
作者 朱叶 吴璇 孙欢 《无线互联科技》 2025年第13期79-82,103,共5页
社区发现是复杂网络分析中的一个重要任务,旨在识别网络中具有密切相互关联的子网络。通过社区发现,人们可以更好地理解和利用网络中的结构化和模块化现象,为分析复杂网络的特性提供重要信息。传统的标签传播算法存在2方面问题,一方面... 社区发现是复杂网络分析中的一个重要任务,旨在识别网络中具有密切相互关联的子网络。通过社区发现,人们可以更好地理解和利用网络中的结构化和模块化现象,为分析复杂网络的特性提供重要信息。传统的标签传播算法存在2方面问题,一方面是节点更新顺序的不确定性,一方面是节点影响力相同。为解决这2方面的问题,文章提出一种基于节点影响力的标签传播社区发现方法。实验证明,在几种真实网络数据集中,新的社区发现算法比其他几种经典标签传播社区检测算法更好,在模块度、标准互信息等评价指标方面都有比较好的结果,具有良好的效果。 展开更多
关键词 节点影响力 标签传播 社区发现 复杂网络
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基于节点重要性的社区检测算法
8
作者 张安琪 《电脑与电信》 2025年第5期6-9,共4页
社区检测已成为复杂网络分析领域的一个关键问题,其本质在于将网络划分为组或社区,其中同一社区内的节点比其社区外的节点表现出更密集的连接。然而现有的标签传播方法大都稳定性不高。为此,提出一种基于节点重要性的社区检测算法,首先... 社区检测已成为复杂网络分析领域的一个关键问题,其本质在于将网络划分为组或社区,其中同一社区内的节点比其社区外的节点表现出更密集的连接。然而现有的标签传播方法大都稳定性不高。为此,提出一种基于节点重要性的社区检测算法,首先,根据邻居相似性计算节点重要性,然后依据节点重要性重排标签更新顺序,最后,结合节点重要性和标签更新顺序进行标签传播。实验结果表明:提出的算法具有更稳定的社团划分结果,其模块性和标准归一化指标有较好的表现,并且所提出的算法在面对稀疏的网络中表现更好。 展开更多
关键词 社区检测 复杂网络 节点重要性 标签传播
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多尺度双重动态图卷积多标签图像分类方法研究
9
作者 石佳旋 黄炜嘉 +2 位作者 李震 李莎莎 储文娟 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第10期109-116,共8页
针对传统多标签分类模型中的单一尺度特征提取、特征表示能力有限,以及标签词向量或图像类别特征作为图节点导致的图节点信息表达不足的问题,提出一种多尺度双重动态图卷积网络(multi-scale feature embedding dual dynamic graph convo... 针对传统多标签分类模型中的单一尺度特征提取、特征表示能力有限,以及标签词向量或图像类别特征作为图节点导致的图节点信息表达不足的问题,提出一种多尺度双重动态图卷积网络(multi-scale feature embedding dual dynamic graph convolutional network,MFE2DGCN)的多标签图像分类方法。首先,提出了一种多尺度特征转换方法(multi-scale feature transformation,MFT)对提取的特征进行处理,有效捕捉目标在不同尺度下的特征信息;然后,构建双重图卷积融合嵌入(fusion embedding-dual dynamic graph convolutional network,FE-2DGCN)进行图像多标签分类。实验结果表明,所提模型在MS-COCO数据集上取得了86.4%的mAP值,在VOC 2007数据集上取得了95.4%的mAP值,有效提升了分类性能。 展开更多
关键词 多标签分类 多尺度特征 图卷积网络 节点重构
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吲哚菁绿标记荧光辅助下腹腔镜胃癌根治术的效果
10
作者 舒俊伟 陈双江 《中外医学研究》 2025年第7期4-7,共4页
目的:探析吲哚菁绿(ICG)标记荧光辅助下腹腔镜胃癌根治术的效果。方法:选取2022年1月—2023年12月于安康市人民医院行腹腔镜胃癌根治术的70例患者作为观察对象,根据随机数表法将患者分为对照组和观察组,各35例。对照组实施常规腹腔镜胃... 目的:探析吲哚菁绿(ICG)标记荧光辅助下腹腔镜胃癌根治术的效果。方法:选取2022年1月—2023年12月于安康市人民医院行腹腔镜胃癌根治术的70例患者作为观察对象,根据随机数表法将患者分为对照组和观察组,各35例。对照组实施常规腹腔镜胃癌根治术,观察组在ICG标记荧光辅助下实施腹腔镜胃癌根治术。比较两组术中出血量、手术时间、中央区淋巴结清扫数量和并发症。结果:观察组术中出血量少于对照组,且手术时间短于对照组,中央区淋巴结清扫数量多于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组术后并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:胃癌患者在ICG标记荧光辅助下实施腹腔镜胃癌根治术具有更理想的手术效果和安全性,可增加中央区淋巴结清扫数量。 展开更多
关键词 吲哚菁绿标记荧光 胃癌 腹腔镜胃癌根治术 淋巴结清扫 并发症
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基于节点平衡扩散标签传播的社区发现算法
11
作者 范琳娅 刘井莲 司亚利 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2025年第4期257-264,共8页
针对当前大多标签传播社区发现算法存在更新顺序无序和标签选择随机性的问题,提出一种基于节点平衡扩散标签传播的社区发现算法(LPA_BIS)。首先,基于节点间共同邻居与非共同邻居节点计算节点相似度,在节点相似度的基础上,结合节点度中... 针对当前大多标签传播社区发现算法存在更新顺序无序和标签选择随机性的问题,提出一种基于节点平衡扩散标签传播的社区发现算法(LPA_BIS)。首先,基于节点间共同邻居与非共同邻居节点计算节点相似度,在节点相似度的基础上,结合节点度中心性获得网络中节点的重要性,将大于给定阈值的若干个重要性节点作为初始核心节点,相似度最高的相邻节点获得相同的标签,形成初始社区。然后,以平衡扩散的方式划分社区,扩散步骤仅对扩散标志为0的节点执行一次,将节点按照重要性由高到低的顺序存放在列表内,列表顶端为核心节点,列表底端为边缘节点,分别从列表的两端选取节点,执行核心节点和边缘节点同时扩散步骤,之后被选中的节点扩散为与其最相似邻居的标签,直至列表节点全部选取完。最后,执行标签选择步骤,以确保每个节点更改为最合适的标签,形成最终社区。在真实网络和人工合成网络上分别进行对比实验,实验结果表明所提出的LPA_BIS能够在一定程度上提高社区划分的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 标签传播 社区发现 平衡扩散 节点相似性 节点重要性
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乳腺癌前哨淋巴结活检假阴性原因分析 被引量:5
12
作者 张涛 张保宁 +2 位作者 刘琳 杨红鹰 陈盛祖 《中国癌症杂志》 CAS CSCD 2004年第5期452-454,共3页
目的 :探讨应用放射性示踪剂进行乳腺癌前哨淋巴结 (sentinellymphnode ,SLN)活检时出现假阴性的原因 ,探索降低假阴性率的方法。方法 :从 1 999年 5月~ 2 0 0 3年 7月进行乳腺癌SLN活检 75例 ,术前注射99m锝标记的右旋糖酐 ( 99mTC DX... 目的 :探讨应用放射性示踪剂进行乳腺癌前哨淋巴结 (sentinellymphnode ,SLN)活检时出现假阴性的原因 ,探索降低假阴性率的方法。方法 :从 1 999年 5月~ 2 0 0 3年 7月进行乳腺癌SLN活检 75例 ,术前注射99m锝标记的右旋糖酐 ( 99mTC DX) ,术中应用γ探测仪进行SLN探测 ,术后将SLN单独送检进行病理学检查。结果 :SLN活检的成功率为 96 % ,灵敏度为 92 % ,特异度为 1 0 0 % ,假阴性率为 8% ,假阳性率为 0 ,准确性为 97.2 % ,阳性结果预测值为 1 0 0 % ,阴性结果预测值为 95.9% ,尤登指数 (正确指数 )为 0 .92。假阴性与适应证的选择、解剖变异、术前活检和放疗、内乳SLN的出现、多灶性病变、病理学检查不彻底、探测技术不熟练有关。结论 :严格掌握SLN适应证 ,严格按标准的操作规程进行探测 ,术中仔细认真 ,术后对SLN进行详细的病理学检查 。 展开更多
关键词 乳腺癌 前哨淋巴结 同位素标记
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一种基于节点密度分割和标签传播的Web页面挖掘方法 被引量:13
13
作者 张乃洲 曹薇 李石君 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期349-364,共16页
获取Web页面中的重要内容如文本和链接,在许多Web挖掘研究领域有着重要的应用价值.目前针对该问题主要采用Web页面分割和区块识别的方法.但现有的方法将Web页面中重要文本和链接的识别视为两个相互独立的问题,这种做法忽略了Web页面中... 获取Web页面中的重要内容如文本和链接,在许多Web挖掘研究领域有着重要的应用价值.目前针对该问题主要采用Web页面分割和区块识别的方法.但现有的方法将Web页面中重要文本和链接的识别视为两个相互独立的问题,这种做法忽略了Web页面中文本和链接的内在语义关系,同时降低了页面处理的效率.文中提出了一种Web页面重要内容挖掘的统一框架,该框架主要由3个部分组成:第一,先将Web页面转换为DOM树表示,然后采用节点密度熵为度量将DOM树分割为不同的页面块;第二,采用基于K最近邻标签传播的半监督方法自动扩展页面块训练集;第三,在扩展的页面块训练集上对SVM分类器进行训练,并用来对页面块进行分类.采用该框架可以将Web页面块区分为多种类型,并且该框架独立于Web页面的类型和布局.我们在真实的Web环境下进行了广泛的实验,实验结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 页面分割 节点密度 标签传播 DOM树 块分类 社会计算 社交网络
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节点归属性动态估计的机会网络社区检测策略 被引量:5
14
作者 吴大鹏 向小华 +1 位作者 王汝言 靳继伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3673-3677,3738,共6页
为了提高机会网络社区结构检测的合理性和有效性,根据机会网络的特性,提出了一种低开销、分布式动态社区检测策略。根据节点的社会属性,节点动态地估计自身归属性,进而感知对所属社区的归属性,约束标签的传播过程,最终完成机会网络的社... 为了提高机会网络社区结构检测的合理性和有效性,根据机会网络的特性,提出了一种低开销、分布式动态社区检测策略。根据节点的社会属性,节点动态地估计自身归属性,进而感知对所属社区的归属性,约束标签的传播过程,最终完成机会网络的社区结构检测。并将仿真结果与其他算法进行比较,本机制社区检测准确率相较于HCDA提高大约50%,且具有较强的扩展性,适用于各种复杂的网络场景。 展开更多
关键词 机会网络 节点社会属性 节点归属性 标签传播 社区检测
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一种基于标签传播的重叠社区发现算法 被引量:5
15
作者 贾慧娟 刘园 +1 位作者 史爱静 张霄宏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期773-778,共6页
针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,... 针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机性.此外,引入节点连接社区强度,还可以防止标签的过度传播.在真实网络和人工合成网络上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 重叠社区发现 标签传播算法 桥梁节点 标签归属值
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结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法 被引量:2
16
作者 杜航原 郝思聪 王文剑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2643-2651,共9页
节点标签是复杂网络中广泛存在的监督信息,对网络表示学习具有重要作用。基于此,提出了一种结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法(GAECSRL)。首先,以图卷积网络(GCN)和内积函数分别作为编码器和解码器,并构建图自编码器以形成信息... 节点标签是复杂网络中广泛存在的监督信息,对网络表示学习具有重要作用。基于此,提出了一种结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法(GAECSRL)。首先,以图卷积网络(GCN)和内积函数分别作为编码器和解码器,并构建图自编码器以形成信息传播框架;然后,在编码器生成的低维表示基础上增加k-means聚类模块,从而使图自编码器的训练过程和节点的类别分布划分形成自监督机制;最后,利用节点标签的判别信息对网络低维表示的类别划分进行指导,将网络表示生成、类别划分以及图自编码器的训练构建在一个统一的优化模型中,并获得融合节点标签信息的有效网络表示结果。在仿真实验中,将GAECSRL用于节点分类和链接预测任务。实验结果表明,相比DeepWalk、node2vec、全局结构信息图表示学习(GraRep)、结构化深度网络嵌入(SDNE)和用数据的转导式或归纳式嵌入预测标签和邻居(Planetoid),在节点分类任务中GAECSRL的Micro-F1指标提高了0.9~24.46个百分点,Macro-F1指标提高了0.76~24.20个百分点;在链接预测任务中,GAECSRL的AUC指标提高了0.33~9.06个百分点,说明GAECSRL获得的网络表示结果能有效提高节点分类和链接预测任务的性能。 展开更多
关键词 网络表示学习 网络嵌入 节点标签 图神经网络 自监督机制
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基于多核心标签传播的复杂网络重叠社区识别方法 被引量:12
17
作者 邓琨 李文平 +1 位作者 余法红 张健沛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期53-66,共14页
针对传统基于标签传播的重叠社区识别方法存在较强的随机性,以及需要预设相关阈值来辅助完成社区识别等缺陷,提出基于多核心标签传播的重叠社区识别方法(OMKLP)。在分析节点度以及节点与邻居节点的局部覆盖密度后提出核心节点评价模型,... 针对传统基于标签传播的重叠社区识别方法存在较强的随机性,以及需要预设相关阈值来辅助完成社区识别等缺陷,提出基于多核心标签传播的重叠社区识别方法(OMKLP)。在分析节点度以及节点与邻居节点的局部覆盖密度后提出核心节点评价模型,并在此基础上给出局部核心节点识别方法;基于局部核心节点,提出新的面向重叠社区的异步标签传播策略,该策略能够快速地识别出社区内部节点与边界节点,以获得重叠社区结构;提出重叠节点分析方法,进一步提高识别重叠节点准确度。OMKLP算法无需掌握任何先验知识,仅在掌握网络基本信息(点、边)基础上,便能够准确识别出重叠社区结构,从而有效解决了传统标签传播算法所存在的缺陷。在基准网络和真实网络上进行测试,并与多个经典算法进行对比分析,实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 复杂网络 社区识别 标签传播 重叠节点
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一种基于节点交换的DHT优化方法 被引量:1
18
作者 杨继萍 王颢 高雪松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期70-73,共4页
分布式哈希表(DHT)存在逻辑拓扑与实际网络拓扑不匹配的问题,造成查询操作时延过大。针对该问题,提出一种基于节点交换的DHT优化方法,通过对DHT节点逻辑位置的调整,改善DHT的查找性能。使用地标聚类方法对节点进行分类,物理位置相近的... 分布式哈希表(DHT)存在逻辑拓扑与实际网络拓扑不匹配的问题,造成查询操作时延过大。针对该问题,提出一种基于节点交换的DHT优化方法,通过对DHT节点逻辑位置的调整,改善DHT的查找性能。使用地标聚类方法对节点进行分类,物理位置相近的节点属于同一个地标聚类区,采用地理布局的思想,使DHT覆盖网络逻辑拓扑与底层物理拓扑尽量匹配,从而达到缩短DHT查询操作的时延、提高DHT路由性能的目的。 展开更多
关键词 分布式哈希表 节点标号 地标聚类 地理布局
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基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别 被引量:3
19
作者 吴铮 于洪涛 +1 位作者 黄瑞阳 刘树新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1191-1196,共6页
随着各种社交网络不断涌现,以及针对社交网络的安全和商业应用的不断普及,跨网络用户身份识别成为当前的研究热点。针对现有的基于自中心网络环境(Ego-UI)算法对标签节点利用率不高的缺点,提出一种基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身... 随着各种社交网络不断涌现,以及针对社交网络的安全和商业应用的不断普及,跨网络用户身份识别成为当前的研究热点。针对现有的基于自中心网络环境(Ego-UI)算法对标签节点利用率不高的缺点,提出一种基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别(HLNM-UI)算法。该算法通过给待匹配节点添加社团聚类信息,将挖掘出的隐藏标签节点加入到自中心网络里,通过对潜在的关系信息加以利用,提高待匹配节点的辨识度,然后利用标签节点找寻最佳匹配,最后通过迭代运算实现全网络所有节点的身份识别。在多个人工随机网络和真实社交网络实验结果表明,提出的算法相比现有的基于自中心网络算法具有更高的召回率和F1值。 展开更多
关键词 用户身份识别 跨网络 社团聚类 隐藏标签节点
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用于社区发现的LPA_LRDC标签传播算法 被引量:7
20
作者 徐成林 陈志刚 +4 位作者 黄瑞 龙增艳 李博 周清清 邓伊琴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1746-1750,共5页
由于传统的LPA算法,在节点标签更新的顺序以及标签传播过程中存在较大的随机性,给社区发现的准确性和稳定性造成了很大的影响.本文提出LRDC(Leader Rank algorithm considered degree and clustering coefficient)算法并用其来衡量节点... 由于传统的LPA算法,在节点标签更新的顺序以及标签传播过程中存在较大的随机性,给社区发现的准确性和稳定性造成了很大的影响.本文提出LRDC(Leader Rank algorithm considered degree and clustering coefficient)算法并用其来衡量节点的重要性,然后按照节点的重要性大小排序作为LPA算法中初始化节点标签的依据,并在标签传播过程中综合考虑节点重要性以及邻居标签的数量提出LPA_LRDC(Label Propagation Algorithm based on LRDC)标签传播社区发现算法.通过在人工和真实的网络数据集上的实验结果表明,本文提出的标签传播社区发现算法能够显著的提高社区发现的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 标签传播 LEADER RANK 节点重要性 社区划分 社区发现
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