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基于非负矩阵分解的半监督动态社群检测

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简介：
本研究提出了一种基于非负矩阵分解的半监督方法，用于识别和追踪复杂网络中的动态社群结构。该技术结合了少量标注信息与大量未标注数据，有效提升了社群检测的准确性和时效性。 如何有效地融合不同时间点的网络结构信息是复杂网络动态社团检测算法性能的关键挑战。为此，我们提出了一种基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测方法SDCD-NMF。该方法首先提取了历史时刻中的稳定结构单元，并将这些单元作为正则化监督项来指导当前时刻的网络社团划分。实验结果表明，在真实数据集上应用此方法可以实现更高质量的社团划分，有助于更好地理解网络的发展和演变规律。

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  • 基于非负矩阵分解的半监督动态社群检测
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    本研究提出了一种基于非负矩阵分解的半监督方法，用于识别和追踪复杂网络中的动态社群结构。该技术结合了少量标注信息与大量未标注数据，有效提升了社群检测的准确性和时效性。 如何有效地融合不同时间点的网络结构信息是复杂网络动态社团检测算法性能的关键挑战。为此，我们提出了一种基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测方法SDCD-NMF。该方法首先提取了历史时刻中的稳定结构单元，并将这些单元作为正则化监督项来指导当前时刻的网络社团划分。实验结果表明，在真实数据集上应用此方法可以实现更高质量的社团划分，有助于更好地理解网络的发展和演变规律。
     
  • 基于Matlab的非负矩阵分解(NMF)程序
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    本程序利用MATLAB实现非负矩阵分解（NMF），旨在提供一个简洁高效的工具，用于数据集的特征提取与模式识别。 NMF（非负矩阵分解）将大矩阵分解成两个小矩阵，并且这两个小矩阵都不包含负值。代码来自Chih-Jen Lin。
     
  • NMF.rar_非负矩阵正则化_非负矩阵分解_nmf正则化
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    本资源介绍非负矩阵正则化技术及其在非负矩阵分解（NMF）中的应用。通过正则化改进NMF算法，提高数据稀疏性和噪声环境下的表现。适合研究和学习使用。 非负矩阵分解（NMF）是一种数据挖掘与机器学习技术，在图像处理、文本分析、推荐系统及生物信息学等领域有着广泛的应用价值。它通过将一个非负输入矩阵V分解为两个非负因子W和H的乘积，即\( V = WH \)，来简化复杂的数据结构并提取有用的特征表示。 在原始NMF中，通常采用最小化误差函数的方法（如Frobenius范数或Kullback-Leibler散度）以找到最优解。然而这种方法可能导致模型过拟合问题的出现，因此引入了正则化的概念来增强模型稳定性和泛化能力。“坐标排序正则化”是一种特定策略，在迭代过程中通过调整参数值来促进某些结构（如稀疏性或平滑性）的发展。 具体来说，“坐标排序正则化”的实现通常涉及每次选择一个或一组变量进行优化，并在更新时考虑引入的惩罚项。这些惩罚项可以是L1范数以鼓励稀疏表示，或者L2范数来限制参数规模，从而达到减少过拟合的效果。此外，在实际应用中，NMF的表现依赖于初始值的选择和优化算法的效率。 常见的优化方法包括交替最小二乘法、梯度下降以及基于proximal的方法等。这些技术在迭代过程中结合正则化策略调整W和H矩阵直至满足预定条件（如达到特定迭代次数或误差阈值）为止。 通常，NMF相关的文件可能包含实现算法的代码、用于测试的数据集或者介绍理论背景与实验结果的研究论文。通过引入坐标排序正则化的改进形式，可以更好地控制模型复杂度并提高预测准确性，为实际问题提供了更加有效的解决方案。
     
  • 基于半监督学习的假评论检测
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    本研究提出了一种基于半监督学习的方法来检测在线商品评论中的虚假评论。通过利用少量标注数据和大量未标注数据，提高了模型在区分真实与虚假评论上的准确性和鲁棒性。 在电子商务迅速发展的今天，产品评论已成为消费者进行购买决策的重要参考依据。然而，虚假评论的出现不仅让消费者难以做出正确的判断，还可能损害整个平台的信誉度。因此，在平台上有效识别并过滤掉这些虚假评论成为了一个重要的研究课题。 本段落采用半监督学习方法来检测虚假评论。作为一种结合了有监督和无监督机器学习的技术，半监督学习可以利用少量标注数据与大量未标注数据进行训练，解决了完全依赖人工标注的难题。 文中提出了一种基于半监督学习的新算法用于识别虚假评论，并使用多种特征（如内容相似度、频率等）来提高检测效果。研究表明，虚假评论通常具有高度一致的内容和短时间内集中出现的特点。实验结果表明该方法能达到预期的效果。 引言部分强调了在线评价对消费者与商家的重要性：对于前者来说，这是获取商品信息的重要途径；而对于后者，则有助于改进产品和服务质量。然而，虚假评论的存在扭曲了消费者的判断力，并可能导致错误的购买决策。此外，一些商家可能雇佣写手为其产品提供好评或为竞争对手的产品制造差评，从而影响潜在顾客对真实产品质量的看法。 传统的有监督学习方法在数据集标注上存在困难，因为完全依靠人工阅读和正确分类评论几乎是不可能实现的任务。通过对已有研究发现虚假评论表现出特定的模式（如内容相似性和短时间内集中出现），本段落提出了一个基于半监督学习的新算法来解决此问题，并有效利用了少量已知的数据与大量未标记数据。 本研究所用的半监督学习方法通过分析未标注数据分布，结合少量标注信息以了解整体结构和规律。这种技术在处理自然语言文本（如评论）时尤其有用，因为这类数据往往缺乏足够的标签进行训练。 研究表明采用半监督学习技术可以有效识别虚假评论，并有助于提高在线平台的信任度、保护消费者免受误导性评价的影响以及为商家提供公正的反馈机制。此外，该研究还展示了在大规模数据集处理中使用这种技术的巨大潜力和广阔应用前景。
     
  • 非负矩阵分解(NMF)算法
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    非负矩阵分解（NMF）是一种机器学习技术，通过将非负数据集分解为两个非负矩阵的乘积，用于模式识别和数据分析。 非负矩阵分解是一种常用的算法，在采用向量空间模型进行基于内容的推荐挖掘时，用于实现向量空间的降维。
     
  • Matlab中的非负矩阵分解代码-NMF-ML：多层次非负矩阵分解的实现
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    本项目提供了Matlab环境下实现多层次非负矩阵分解(NMF)的代码，适用于数据降维、特征提取等领域。 非负矩阵划分的MATLAB代码实现NMF-ML多层非负矩阵分解已在MATLAB中完成。您可以自由使用该代码，请通过引用本资源来承认其来源。 为了安装，您需要将此项目克隆到一个新目录中。然后，更改到该项目所在的文件夹，并运行basic_test.m以在MATLAB环境中测试它，其中还包含了一个基本用例的演示。 希望这能对您的工作有所帮助！
     
  • 基于MATLAB的非负矩阵分解(NMF)算法实现
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    本研究运用MATLAB软件平台实现了非负矩阵分解（NMF）算法，并通过实例分析展示了其在数据降维与特征提取中的高效性和实用性。 NMF是一种新的矩阵分解算法，它将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵仅包含非负元素，因此原矩阵中的列向量可以解释为对左矩阵中所有列向量（称为基向量）的加权和，而权重系数则由右矩阵中对应列向量中的元素给出。
     
  • 基于MATLAB的非负矩阵分解(NMF)工具箱.rar
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    这是一个基于MATLAB开发的非负矩阵分解（NMF）工具箱资源包。它提供了多种算法实现，便于用户进行数据降维和特征提取等任务的研究与应用。 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）是一种在数据挖掘、机器学习和信号处理领域广泛应用的数学技术。它将一个非负的矩阵分解为两个非负的低秩矩阵的乘积，以此来揭示数据的内在结构和潜在特征。MATLAB环境提供了专门的支持工具箱，便于研究人员和工程师对数据进行分析建模。 NMF的基本原理是通过将非负矩阵V分解成两个非负矩阵W和H的乘积（即V ≈ WH），从而发现隐藏的数据模式。其中，W代表基矩阵，而H表示系数矩阵。这种技术在多个领域展现出独特优势，包括文本挖掘中的主题模型、图像分析中的分割处理以及生物信息学中的基因表达数据分析。 MATLAB中实现NMF的工具箱通常具备以下功能： 1. **初始化**：NMF的效果很大程度上依赖于初始矩阵W和H的选择。常见的方法包括随机选择或交替最小二乘法（ALS）。该工具箱提供了多种初始化策略供用户选用。 2. **优化算法**：为了逐步减少V与WH之间的误差，工具箱通常配备有迭代更新规则、交替方向乘法法（ADMM）以及梯度下降等不同类型的优化方法。 3. **正则化**：为了避免过度拟合问题，实施L1和L2范数的正则化是必要的。该工具箱可能还提供其他形式的正则化策略。 4. **收敛性检测**：内置机制用于监控算法是否达到预设条件停止运行，例如当误差低于特定阈值或迭代次数超过设定上限时。 5. **可视化支持**：为了更好地解释和验证结果，该工具箱通常包括散点图、热力图等可视化方法帮助用户理解分解后的数据。 6. **应用示例**：包含一些典型应用场景的实例代码可以帮助新手快速掌握NMF的应用技巧，如文本分类或图像恢复任务。 7. **文档资料**：详尽的使用说明和教程是不可或缺的部分。它们将指导用户如何设置参数、解读结果以及优化算法性能。 在实际操作中，可以根据具体需求调整迭代次数、学习率及正则化强度等关键参数以达到最优解效果。同时考虑到NMF计算量较大，因此提升计算效率也是实现过程中需要关注的重点之一。 综上所述，在科研和工程实践中，基于MATLAB的非负矩阵分解工具箱为深入探索数据背后潜在结构提供了强大支持平台。无论是学术研究还是商业应用场合下都具有显著价值与优势。
     
  • 基于自动编码器的半监督异常检测方法
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    本研究提出一种基于自动编码器的半监督学习算法，有效提升异常数据检测准确性，在有限标注样本下展现出优越性能。 - 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.03674 - 官方源代码地址：https://github.com/msminhas93/anomaly-detection-using-autoencoders 对上述内容感兴趣的读者可以查阅论文和官方源代码。
     
  • MATLAB中的非负矩阵分解代码
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    本段落介绍了一套用于执行非负矩阵分解（NMF）的MATLAB代码。这套工具能够帮助用户在数据分析、机器学习等领域中进行模式识别和特征提取，适用于图像处理及文本挖掘等多种应用场景。 前面看到有人在找m版本的，其实国外有很多资源可以参考。这里发一个简单的版本，希望能有所帮助。