利用快速概率论证对大型复杂网络进行排序
人工智能
2008-02-25 v1 信息检索
摘要
我们引入了一类名为 ERank 的新型排序算法，该算法在线性/近线性时间内运行，并基于将网络显式建模为不确定证据。该模型使用概率论证系统（Probabilistic Argumentation Systems, PAS），它是概率论与命题逻辑的结合，也是 Dempster-Shafer 证据理论的一个特例。ERank 能够快速生成涉及 NP 完全问题的近似结果，从而使该技术能够应用于大型网络。我们使用了先前为引文网络引入的 PAS 模型，并将其推广至所有网络。我们提出了一种统计检验方法，用于基于聚类有效性检验来比较不同排序算法的性能。我们在真实世界网络上利用该检验进行的实验表明，与 PageRank、紧密度（closeness）和介数（betweenness）等知名算法相比，ERank 具有最佳性能。
引用
@article{arxiv.0802.3293,
title = {Use of Rapid Probabilistic Argumentation for Ranking on Large Complex Networks},
author = {Burak Cetin and Haluk Bingol},
journal= {arXiv preprint arXiv:0802.3293},
year = {2008}
}
备注
11 pages, 10 figures