社区检测

摘要： 大数据时代的迅速发展促进了网络结构的诞生.数据分析领域的一个重要问题就是寻找合适的网络结构进行社区检测.标签传播算法(LPA,Label Propagation Algorithm)是最公认的检测不相交社区的方法之一.它方便快捷,但是缺点就是随机更新导致的不稳定性.提出一种基于影响力的标签传播算法,选择高节点度的种子节点社区,提出影响度改进LPA算法的标签迭代顺序,邻居节点的相似度进行标签更新,最后进行社区合并.在真实网络上进行实验验证,结果表明了该方法对社区检测的有效性.

摘要： 社区检测是复杂网络分析的重要研究任务之一,其检测结果有助于人们深入理解复杂网络的社区结构,同时为下游任务提供支持,如内容推荐、链路检测等。针对复杂网络的社区检测问题,提出了一种基于标签传播的两阶段社区检测算法——TS-LPA。TS-LPA采用扩展邻域的思想来量化节点的传播能力,并在此基础上,利用节点信息和网络中边的权重等信息,提出了新的评价指标来衡量节点的中心性和节点之间的影响力。所提算法在计算节点中心性的基础上确定了节点标签更新的顺序和种子节点的选择策略,消除了算法在更新过程中的不稳定。在节点标签更新的过程中,为了更好地利用邻居节点标签类别来进行标签更新,TS-LPA采用广度优先传播的思想,提出了第二阶段标签传播方式。当标签开始传播的时候,待更新节点的所有邻居节点都对该节点的类别标签产生影响,同时,为了减轻周围邻居节点对待更新节点的支配程度,除邻居节点的影响外,加入附近种子节点对待更新节点的影响,共同完成节点的标签更新。在不同的真实数据集和人工合成数据集的实验结果分析表明,TS-LPA在消除随机性、表现出较强稳定性的同时,有效提高了社区检测的质量。

摘要： “太奶奶,慢点儿。”我小心翼翼地扶着95岁的太奶奶坐进爸爸的汽车,准备去做核酸检测。最近,多地出现新冠“德尔塔”病毒,它们肆无忌惮地传播蔓延。为了确保人民群众的身体健康,我们南通开展了一次全员核酸检测。来到社区检测点,我刚搀扶着太奶奶下车,一位穿着红马甲的志愿者立刻亲切地迎了上来,微笑着说:“你好!我是社区网格员。天气太热,70岁以上老人和12岁以下儿童不用排队,拿证件直接做检测。”

摘要： 标签传播算法是高效且具代表性的社团检测算法,其中不包含必需调节适应的相关参数,是大型网络社团检测的首选算法。标签传播算法具有较低的时间复杂度,但其随机性较强,且在标签传播过程中存在不确定性因素,影响了社区检测的准确性和稳定性。针对上述问题,提出一种基于节点引力和鱼记忆标签存储策略的社区检测算法CDA-GM。通过融入节点信息熵的k-shell排序策略增强社区检测的准确性,利用节点间的引力更新标签,减小标签传播的随机性。在此基础上,引入鱼记忆节点标签存储策略,避免出现标签震荡,增强标签传播的稳定性。选择人工网络和真实世界网络数据集进行实验,结果表明,该算法能够显著提高社区检测质量,获得准确的社区结构,与COPRA、SLPA、DLPA和COPRAPC算法相比,其标准化互信息值平均提高0.01、0.18、0.12、0.02,社区模块度平均提高0.04、0.02、0.07、0.01。

摘要： 社区检测被用于通过观察拓扑结构来寻找网络的最合理的分区,是多层复杂网络分析的一个重要任务。针对多层复杂网络的社区检测问题,该文提出了一种基于网络层加权的局部社区检测算法(MWLCD)。首先针对不同类型的网络,该算法使用超参数结合两种不同的加权方案量化了多层复杂网络中不同网络层的权值,然后引入了局部密度概念来确定种子节点附近的核心节点,以此避免了局部社区检测的社区划分质量依赖于种子节点所在位置优劣的问题。该算法基于社区核心节点将剩余节点依据其是否存在于社区内分为边界节点和外壳节点以及网络的未探索部分节点,并在外壳节点集中选取最适合该社区的候选节点放入社区同时不断更新三个节点集直到所有的社区划分完毕,然后采用多层模块度函数评估社区划分的质量。实验结果表明:在4个公开的多层复杂网络数据集上,MWLCD算法划分的社区可以取得更好的多层模块度值。

摘要： 1.在3月12日植树节来临之际,浙江省台州市仙居县检察院联合县法院、县自然资源与规划局在淡竹乡淡竹村联合举行“公益诉讼生态修复基地”揭牌仪式,并将100余株国家二级保护植物金豆进行公益诉讼补植复绿。(图片来源:人民视觉)2.3月17日,在沈阳市大东区金星社区检测点,抗疫志愿者的面罩遇冷凝结了水珠。

摘要： “这个‘大白’,是那个奥运冠军‘李晓霞’吗?”3月26日,辽宁沈阳第五轮全员核酸检测展开,某社区检测点,一位防护服上写着“李晓霞”的志愿者引人关注,很多网友猜测,这位“李晓霞”是不是就是乒乓球奥运冠军李晓霞。后经证实,这位志愿者的确是奥运冠军本人。

摘要： 科研网络是一类动态变化的异构信息网络,科研网络上的社区检测能挖掘出学术主体的所属社区并发现蕴含于科研社区中的洞察。既有的社区检测算法忽略了科研网络的动态特征和科研主体间的特殊关系,未将科研社区内部的紧密程度和社区间的关系纳入社区检测算法中予以优化,对此提出了一种基于动态科研网络表示学习的社区检测算法DANE-CD。首先基于科研网络自编码器学习科研网络中学术主体的表示向量,然后创新性地在表示学习过程中融入了基于模块度和团队断裂带两个维度的聚类优化,最后基于堆栈自编码器构造了动态科研网络表示学习模型,同时完成了对科研网络的社区检测。在DBLP和HEP-TH两个真实科研数据集上进行了实验,实验结果显示算法在准确率、归一化互信息和模块度3个指标上优于既有科研社区检测算法,可以较好地完成动态科研网络下的社区检测任务。

摘要： 为了对抗社交网络中的女巫攻击,提出了基于社区结构的女巫攻击模型以及检测算法。首先提出针对网络社区结构的女巫攻击模型,如果直接在该攻击网络中进行社区检测任务,可能会将女巫节点划分到正常节点所在的社区,造成隐私泄露的问题,这并不是社区发现算法的初衷,并且检测具有社区攻击行为的女巫节点也比较困难。为了解决基于社区结构的女巫攻击的检测以及社区结构的挖掘,接着提出了基于嫌疑度传播的女巫节点检测算法sybilCom,检测出具有共同嫌疑的女巫节点并获取其他节点的社区结构。所设计的算法在真实数据集上取得了较好的检测效果,与基于相似度算法的女巫节点检测算法相比,检测效果均有提升,同时也实现了对抗女巫攻击的社区检测。

摘要： 分类方法通过比较数据之间的相似性,把不同特征或属性的数据分别归属到不同的类别,在金融、医学和生物等领域有着广泛的应用.本文首次提出了一种利用社区选举和链路预测的分类方法(CCELP),该方法首先用k近邻算法将数据集转化成一个稀疏网络,接着使用社区检测算法把网络划分为多个社区,并通过投票选举得到每个社区的代表节点,移除不符合“过半数原则”的部分代表节点,将剩余代表节点同社区内节点相连得到新网络;接着提出了考虑二级共同邻居的分类链路预测(CLP)指标,在新网络中按照节点和代表节点间的CLP指标把节点归属到不同的类别中去,从而完成数据分类.在16个数据集上,CCELP与8种知名分类方法进行了比较,实验结果表明CCELP具有优异的分类效果.

摘要： 本发明公开了基于社区老人体检用多功能检测装置，涉及医疗器械技术领域。本发明包括底座、除味机构和遮挡机构，底座的顶部固定有座椅，座椅的背面上设置有除味机构，座椅的上方设置有顶板，顶板通过两个支撑杆支撑，顶板与底座之间设置有遮挡机构；除味机构包括风机，风机的进口与吸气主管的一端固定连接，吸气主管的另一端与四通连接件的一端固定连接，四通连接件的其余三端均固定有吸气支管。本发明通过设置除味机构，使得该检测装置具有吸臭功能，避免有些老人身上散发的异味，影响体检人员，通过设置遮挡机构，使得该检测装置具有遮挡功能，私密性好，解决了现有的老人体检装置功能单一，舒适性不够的问题。

摘要： 本发明公开了一种复杂网络重叠社区结构检测方法及系统，将复杂网络划分为一系列相互重叠的子网络；基于划分的一系列相互重叠的子网络，为复杂网络中的每个节点发现对应的1‑步邻居部分社区结构；依据发现的1‑步邻居部分社区结构，识别出重叠节点，利用重叠节点对复杂网络进行重构，得到具有非重叠社区结构的重构网络；在得到的重构网络上应用非重叠社区结构检测方法发现非重叠社区结构，并应用优化方法对非重叠社区结构进行优化，依据重叠节点信息进行修正获得重叠社区结构，完成重叠社区结构检测。本发明降低了检测的计算代价，并获得更高质量的重叠社区结构。

摘要： 本发明公开了一种基于社区安全检测的堡垒设备，涉及堡垒设备技术领域，一种基于社区安全检测的堡垒设备，包括堡垒机和散热装置，所述堡垒机上设有散热装置，所述散热装置由散热口和散热风扇构成，所述堡垒机上设有至少一个散热口，所述散热口上安装有散热风扇，所述堡垒机上设有进风口，所述进风口上安装有过滤装置，所述过滤装置通过用水过滤空气来防止进入堡垒机中的空气中携带灰尘；本发明结构简单合理，可以有效的防止堡垒机在长时间使用的过程中进风口由于灰尘积累较多导致的堡垒机过热损坏，并且相对于现有的散热设备效果更好，而且，运维人员可以通过远程控制的方式实现物理断线。

摘要： 本实用新型提供一种智慧社区用便于多点检测的民宅废气检测装置，其特征在于包括提升机构、定位机构、控制机构、支撑杆、转轴、连接杆、滑块、支撑板、防护垫、检测器，所述支撑杆的侧壁开设有滑槽，所述滑槽内设置有滑块，所述检测器下侧设置有定位机构，所述支撑杆顶部的左右两端分别焊接有连接杆，所述连接杆内分别开设有安装孔，该安装孔内设置有转轴，所述转轴右端穿过该安装孔延伸至连接杆右端设置有控制机构，所述转轴下端设置有提升机构；通过齿条啮合的连接方式，避免了原有由于钢丝牵引绳与滑轮之间摩擦力较小，导致钢丝牵引绳在滑轮上端打滑的情况发生，不会出现升降链条晃动的现象发生，避免了检测器产生连接信号异常的情况发生。

摘要： 本发明提供了一种基于元社区一致性的集成社区检测方法及系统，包括：对原网络进行社区划分，基于不同社区之间的相似性，构建一个多部图；对所述多部图进行重划分，获取元社区；基于网络节点在所述元社区中的隶属关系，构建元共识网络；基于所述元共识网络获取所述原网络的社区结构，完成集成社区检测。相较于现有的集成社区检测方法本发明构建元共识图的过程中使用了一种基于三元闭包的采样方法，能够优先减少计算代价，考虑了局部拓扑特性的社区相似性度量，使得检测结果更为准确。

摘要： 本发明涉及一种基于重叠社区的社区检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建高阶信息检测模型，通过高阶信息检测模型获取待检测信息的复杂网络的重加权网络；S2：根据重加权网络，计算重加权网络中每个节点包含的社区和每个社区对应的社区分数权重，并计算每个节点的自身权重；S3：根据每个节点包含的各社区的重叠度对该节点的社区进行筛选，并重新计算筛选后的各社区的社区分数权重，根据筛选后的由节点包含的社区和各社区对应的社区分数权重组成的节点社区列表，得到社区分类结果。本发明能够实现标签传播重叠社区检测，具有良好的检测效果，可以高效提取复杂网络中的高阶信息，并且能够准确地给节点分配其对应的重叠社区。

摘要： 本发明公开了一种基于模体加权聚合的多路网络社区检测方法及装置，方法包括：获取待检测的初始目标关系，将所述初始目标关系输入多路网络，根据多路网络的邻接矩阵以及模体邻接矩阵，将多路网络聚合成单层复合网络，完成网络聚合模型的构建；根据所述网络聚合模型获取单层复合网络后，结合权重矩阵计算得到传播概率矩阵，完成信息传播模型的构建；根据所述信息传播模型，计算各个初始目标关系中各个节点的节点重要性，找到各个节点所在的社区中心，完成对多路网络的社区检测。本发明能够减少网络聚合时结构信息的丢失及解决冷启动节点的社区检测问题，从而提高多路网络社区发现的准确性，可广泛应用于计算机技术领域。

摘要： 本发明公布了基于分解多目标遗传算法的软件生态系统社区检测方法。目前提出的多目标社区检测算法中，分解多目标遗传算法为该问题提出了一个高效的新思路。但是，算法局部搜索能力较差，应用于社区划分问题也需要多角度考虑具体的软件生态系统的社区结构特征。基于此，本章针对具体特征提出节点归属度函数作为社区检测问题模型的目标函数，并利用基于节点归属度函数的标签传播算法进行编码初始化，为算法提供一个高效的初始解。在此基础上，具体分析改进个体混合交叉策略，并融合模拟退火算子以提高算法的局部进化能力。

摘要： 本发明公开了一种多特征融合的大规模网络社区检测算法，主要解决现有检测方法难以获得最优的特征来表示网络的内在本质，影响识别的准确性和社区检测结果的问题。检测算法，包括如下步骤：(S1)计算网络社区节点中的任意节点之间的相似值，获得相似性；(S2)获取边的局部特征表示；(S3)获取边的非局部特征表示；(S4)对边的局部特征和非局部特征在潜在特征空间进行融合，对融合后的视觉信息进行分类的方式来区分社区间的边和社区内的边；(S5)采用模块度优化对融合形成的初步社区进行合并来优化社区划分结果。通过上述方法，本发明提高了社区检测算法在复杂的现实网络中的综合性能和鲁棒性，更好地利用社区检测分类现实网络来做后续的应用。

摘要： 本发明公开了一种提升社交网络层次化社区检测划分效果的方法。本发明将社区检测分为两步完成：首先根据现有社区拓扑结构，给定节点与社区的特征向量，预测社交网络图中每个节点的社区从属关系，并利用社交网络图中节点之间的连接关系优化现有的特征向量；而后利用深度学习中的强化学习技术，给定当前社区拓扑结构和社交网络图，预测调整现有社区的拓扑结构；重复上述两步骤直至收敛；给定一张社交网络图，能够预测其节点的社区划分情况。针对社交网络中出现的新增节点，继续重复上述步骤即可将新节点也纳入社区划分中。本发明方法在社区检测的模块度和归一化互信息上都远高于现有的GEMSEC算法、HCDE算法和ComE算法。