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概率模型的大规模网络结构发现方法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.47 MB | 2018-02-12

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　　随着万维网和在线社交网站的发展，规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生．发现这些网络的潜在结构，是分析和理解网络数据的基本途径．概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具，但该类方法存在计算瓶颈．近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法，主要从网络表示、结构假设、参数求解这3个方面解决计算问题．按照模型参数求解策略将已有方法归为两类：随机变分推理（stochastic variational inference）方法和在线EM（online expectation maximazation）方法，详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点，定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能，并提出大规模网络结构发现模型的设计原则，最后，概括该领域研究的核心问题，展望未来发展趋势。

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