一种基于不确定性的混合模型

摘要：

基于Newman混合模型的网络结构发现算法可以挖掘网络潜在的聚类结构,但其准确率有待提升.而主动学习可较好地获取高质量先验,准确地识别网络结构.本文提出一种基于不确定性的混合模型ASNMM(Active Semi-supervised NMM),首先运行NMM算法获得节点类隶属度,然后结合不确定性采样策略,主动选择节点标注.在具有不同结构的真实网络上的实验表明:ASNMM算法相较于NMM准确率有所提升.

关键词：混合模型、网络结构发现、主动学习、不确定性、聚类

所属期刊栏目：3

资助基金：国家自然科学基金项目61503260;河北中医学院教改研究17yb-2481473773

在线出版日期：2019-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：6-7,11