%0 Journal Article
%T 基于概率模型的大规模网络结构发现方法
%A 柴变芳？
%A 贾彩燕？
%A 于剑？
%J 软件学报
%P 2753-2766
%D 2014
%R 10.13328/j.cnki.jos.004722
%X 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(stochasticvariationalinference)方法和在线em(onlineexpectationmaximazation)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.
%K 大规模网络
%K 结构发现
%K 随机变分推理
%K 在线em算法
%K 三角形模体
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4722&flag=1