肖雷
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混合指标量子群智能社会网络事件检测方法被引量：5
- 2016年
- 社会网络错综复杂,如果能够及时发现和预测当前网络可能发生的重大事件并采取有效的处置策略,将具有重大意义.链路预测的理论框架和评价方法为社会网络事件检测提供了一条有效途径.目前,链路预测的研究工作大多针对特定网络提出相似性指标,试图取得更高的链路预测精度.这些研究存在如下问题:(1)不同的相似性指标适用于不同的网络,不具有普适性;(2)独立的相似性指标无法全面反映网络演化的多样性和复杂性;(3)链路预测时未考虑网络演化过程中可能出现波动,无法进行事件检测.基于上述问题,提出一种社会网络事件检测的混合指标群智能方法 Index Event,由最佳权重算法OWA(optimal weight algorithm)和波动检测算法FDA(fluctuation detection algorithm)组成,可以评价不同网络的演化波动,发现网络波动异常,进行事件检测.主要工作如下:(1)提出了混合指标,并证明了基于混合指标的链路预测算法可以取得更高的预测精度;(2)基于量子粒子群算法提出了最佳权重算法OWA,以高效地确定不同网络的最佳混合指标;(3)提出了一种网络波动检测算法FDA,定量评价不同时段网络演化的波动程度,并在考虑微观因素的基础上进行改进.对不同特征的网络进行实验,结果表明,Index Event方法能够准确地反映事件造成的网络演化波动,有效地检测事件.
- 胡文斌王欢严丽平邱振宇肖雷杜博
- 关键词：量子粒子群链路预测网络演化
