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概率密度函数的中心度估计器
该研究报告探讨了数据选择问题，旨在构建一族最大化中心性的估计器。这个估计器家族具有一些我们定义的准则下的准确和稳健的概率密度函数拟合性质。我们建立了中心性估计器与最大似然之间的联系，说明了后者是其中的一个特例。因此，提供了费舍尔最大似然的一
PDF3 months ago
基于统计的深度学习算法对 Transformer 文本嵌入进行排名和表征
基于 Transformer 的文本嵌入的流行性呼吁更好的统计工具来衡量这些嵌入的分布。本文介绍了一种用于测量 transformer-based 文本嵌入分布的统计深度方法 TTE depth，并在自然语言处理流程中引入了该深度的实际应用
PDF8 months ago
基于数据驱动的自主系统内部图生成器
该研究介绍了一种新颖的基于深度学习的合成图生成器，用于表示互联网中自治系统（AS）内部的图结构，称为互联网深度生成图（DGGI）。同时，还提出了一个来自 Internet Topology Data Kit（ITDK）项目的真实自治系统内部
PDFa year ago
基于图中心性的滤波器剪枝压缩音频 CNNs
通过使用中心性度量方法，提出了一种 CNN 剪枝框架来减少网络中不必要的滤波器数量，从而提高计算和存储效率，实验结果表明，在不损失准确性方面，对于声音场景分类和音频标记，该方法分别可将每次推理的计算量降低 71％和 24％。
PDFa year ago
WWWSlashdot Zoo: 带负边的社交网络挖掘
本文通过对 Slashdot 技术新闻网站用户关系的语料库进行社交网络分析，研究了负边权的问题，考虑了全局网络特征，节点特征和链接特征等方面，用于识别不受欢迎的用户，预测链路符号，并展示了网络呈现乘性传递性，从而可以使用基于矩阵乘法的代数方
PDF7 years ago
功能复用 PageRank
本研究提出了一种称为功能性多重 PageRank 的中心性分配方法，它考虑了复杂网络中不同类型连接的权重对节点重要性的影响，并使用它对多层网络进行了分析，发现了网络中最中心节点的差异以及它们与成功的模式之间的相关性。
PDF8 years ago
从多重网络中提取信息
本文探讨了用 Multiplex PageRank 算法来测量多层网络中节点的中心性，并表征了最近引入的指标函数 Θ^S 来描述其介观组织和社区结构的实用性。同时，本文以社会科学为例，研究了这些度量的三个多层网络数据集。
PDF8 years ago
中心性公理
通过使用公理方法来证明现有的权威网络中心度量标准是否准确，并发现基于距离的谐波中心度量是一种良好的通用中心度量，并显示距离型中心度量达到了很高的质量，值得关注。
PDF11 years ago
复杂功能性脑网络的权重守恒特征描述
本研究通过总结一些方法，对完全联通和加权的复杂网络中的模块度和中心度进行了推广，并介绍了这些网络的加权连通性空模型。通过运用这些方法，本研究展示了在来自 1000 个功能连接组项目的静息态功能性磁共振成像（MRI）网络中的退化高模块度划分和
PDF13 years ago
使用矩阵特征向量在网络中寻找社区结构
本研究考虑检测网络中的社群或模块，发现这种过程可以通过 “模块度量” 函数的最大化来实现，而这个函数可以用所谓的 “模块度量矩阵” 的特征谱表示，而我们从中得出了几个可能的算法和中心度量，并在各种真实世界的复杂网络中验证它们。
PDF18 years ago