Algorithms and Models for Network Data and Link Analysis

资 源 简 介

Algorithms and Models for Network Data and Link Analysis

详 情 说 明

网络数据和链接分析是理解复杂关系系统的核心技术，广泛应用于社交网络、网页排名和生物信息学等领域。核心算法主要分为三类：

链接分析模型 PageRank算法通过网页间的超链接关系计算权威性，将链接视为"投票"行为。HITS算法则区分了枢纽页面（Hub）和权威页面（Authority）的双重角色。

社区发现方法 模块度优化算法（如Louvain）识别网络中的紧密连接群体，而标签传播算法利用节点间的标签扩散实现快速聚类，适用于大规模网络。

图特征计算 包括节点中心性度量（度数/介数/接近度）和路径分析（最短路径/随机游走），这些指标能揭示网络中的关键节点和行为模式。

现代应用结合了机器学习技术，图神经网络（GNN）通过消息传递机制实现节点嵌入，显著提升了链接预测和网络分类的准确性。