二分图

摘要： 在大规模密集部署IEEE 802.11无线局域网的场景下,大量终端接入容易造成接入点负载不均,无线资源竞争激烈的问题。通过对终端接入信道机制的分析,本文将负载均衡问题转化为考虑接入点连接限制的二分图多重最优匹配问题,优化目标为所有终端接收信号强度之和。在均衡各个接入点能连接终端数目后,通过求解最大费用最大流得到终端连接方案。实验结果表明,相较于传统方案,本文所提方法在均衡接入点负载和最大化终端接收信号强度之和上具有明显优势。

摘要： 学习是一种复杂的事件。个体的学习效果受多方面因素的影响,且不同个体有不同的学习习惯,学生通常难以根据自身学习特点合理规划学习时间表。虽然目前有关任务管理方面的研究提出了一些具有通用性的理论管理策略,但其忽略了个体间的差异性;另外,现有研究不能提供一种计算方法来形成具体的任务管理方案。针对上述问题,文中通过数据分析找出学习效率与时间因素的关联性,从而理解学生的学习特征,量化出个性化的学习效率;使用二分图的方法构建学习任务分配场景,根据不同的学习目标设计自适应效用函数,并基于此提出了一种基于迁移学习的动态分配算法TLTA,用于为学生制定合理的任务分配方案。在真实的学生数据集上进行了大量实验,验证了所提方案的有效性及适用性。

摘要： 随着科技论文投稿数量的快速增长,对评审推荐算法的改进势在必行。确保送审论文的高质量、送审论文与专家的精准匹配是改进评审推荐算法亟需解决的问题。文章提出融合语义信息的图注意力网络(BERT-graph attention networks,BERT-GAT)算法解决论文推荐审稿专家问题,首先基于专家已发表论文,提取关键词形成专家的研究方向并构建二分图,然后使用BERT提取论文摘要或标题的语义信息,并基于二分图构建GAT模型,最后将论文的语义信息和GAT融合得到BERT-GAT模型。在《电网技术》期刊论文评审数据集和论文引文推荐数据集上进行实验,对比其他推荐算法,BERT-GAT算法在各评价指标上取得了较好的结果,表明了该算法的有效性。

摘要： 生物网络比对是分析不同生物间进化关系的重要手段,它可以揭示不同物种间的保守功能并为物种间的注释转移提供重要信息。网络比对与子图同构类似,是一个NP-hard问题。本文提出了一种新的分治与整合策略的生物网络比对算法。首先进行模块划分,并根据已有的比对信息计算模块相似性;然后根据模块间结点的子比对获取候选结果集,最终通过超图匹配获得比对结果。使用已有的比对信息的集体行为预估模块间的相似性,大大提高了模块匹配的效率。基于路径和结点的得分函数保证了模块内结点的相似性。对于不同网络间结点的相似性,分别从结点自身和结点间的差异进行相似性判断。与现有算法相比,本文算法在生物和拓扑指标上均表现最佳。

摘要： 本文考察群体追逃博弈中追逐者的任务分配问题。通过构建二分图,设计全新算法对追逐者进行任务分配,将群体追逃博弈转化成多个多追一博弈。在多追一情形下给出了追逐者及逃避者的最优策略。运用本文所建立的算法,在考虑扰动因素的情形下,原本冗余的追逐者有可能转化为积极的追逐者。数值算例验证了任务分配的可行性及稳定性。

摘要： 随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点.推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配.现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算.随着网络表示学习方法的出现,由于用户和物品的交互可构成二分图,用户和物品的嵌入表示可被视作二分图节点表示,许多基于二分图节点表示的推荐算法被提出,但现有算法仍难以对高阶交互信息进行有效提取.针对这一问题,文中提出了一种基于二分图卷积表示学习的推荐算法BGCRRA(Bipartite Graph Convolution Representation-based Recommendation Algorithm).该算法首先将用户和物品交互视作二分图,然后通过实现自适应融合多阶、多层次的图卷积模型来对节点进行嵌入表示,最后计算用户和物品的匹配度,并实现推荐.文中在3个公开的数据集上进行对比实验,通过将该算法与当前表现优异的算法进行HR和NDCG(Normalized Discoun-ted Cumulative Gain)指标的比较分析,验证了所提推荐算法的有效性.

摘要： 针对马太效应中过度流行性偏见问题,通过定义新的节点权重来初始化项目资源值,达到降低项目流行性的目的;进一步考虑用户可信度因素,结合统计学中的3σ原则,根据数据统计量筛选出系统中存在的异常用户或欺诈用户。在此基础上给出一个新的推荐算法(UTMT)。在数据集MovieLens_100K上对算法进行试验,并与资源分配中的热传导算法作比较,结果表明,构建的UTMT推荐算法预测结果的准确率较之热传导算法有较大的提升。

摘要： 互联网技术的发展与普及影响着用户的交友行为,匿名社交凭借其私密性优势逐渐发展成为人们日常生活中的一种新型社交方式.匿名用户的私密性表达需求改变着传统社交网络的交流方式,匿名社交逐渐形成了具有性别阵营特征下的"二分图"式信息传播.异性用户之间普遍存在信息传播,而在相同性别用户之间则很少有信息传播.同时,随着匿名社交网络的演化,不同性别阵营的用户趋于相当,用户影响力也趋于相当,匿名社交网络逐渐呈现出了扁平化的特征.尽管平台的技术手段对于"二分图"式信息传播及扁平化特征形成起到推波助澜的作用,但用户异性交友的"硬需求"及其现实资本的隐匿才是本质原因.

摘要： 互联网技术的发展与普及影响着用户的交友行为,匿名社交凭借其私密性优势逐渐发展成为人们日常生活中的一种新型社交方式。匿名用户的私密性表达需求改变着传统社交网络的交流方式,匿名社交逐渐形成了具有性别阵营特征下的"二分图"式信息传播。异性用户之间普遍存在信息传播,而在相同性别用户之间则很少有信息传播。同时,随着匿名社交网络的演化,不同性别阵营的用户趋于相当,用户影响力也趋于相当,匿名社交网络逐渐呈现出了扁平化的特征。尽管平台的技术手段对于"二分图"式信息传播及扁平化特征形成起到推波助澜的作用,但用户异性交友的"硬需求"及其现实资本的隐匿才是本质原因。

摘要： 针对现有钢结构加工图引出标注布局算法中引出标注干涉冲突严重及不美观的问题,引入聚类法与二分图带权最优匹配,提出了一种基于边界标注布局形式的钢结构加工图引出标注布局算法.该算法将布局目标分解为三个子目标,按照引出标注的空间聚集特征将加工图划分为若干子范围.在每个标注子范围内,对子目标采用递归、二分图带权最优匹配等方法依次求解.经测试,该算法可有效避免标注重叠严重的问题,执行效率高,具有很高的美观性与实用性.

摘要： 针对密集群目标编队飞行过程中容易关联错误的问题,提出一种基于二分图最优完备匹配的目标关联新方法,该方法利用网格邻聚构造了目标关联二分图,并给出了二分图中边的权值定义,以二分图最优完备匹配作为约束条件建立了目标关联模型,通过求解最优解实现了目标的正确关联.仿真试验结果证明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性.

摘要： 信息集成系统中存在重复记录，重复记录的存在为数据处理和分析带来了困难．重复记录检测已经成为当前数据库研究中的热点问题之一．目前的方法主要集中在计算具有同样数据类型属性的相似性上，而现实系统中存在大量具有不同数据类型、不同模式的记录．针对具有多种类型不同模式数据的重复记录检测问题，提出了一种基于二分图的最优匹配的记录相似度计算方法，并基于这种记录相似性提出了重复记录检测算法．理论分析和实验结果都表明了方法的正确性和有效性．

摘要： 本文通过运用图论中关于因子的理论知识,证明了若G是2n阶均衡二分图,n≥7,对G中任意两个属于不同部分的不相邻顶点u,v,均有d(u)+d(v)≥n+2,则G的每个完美对集M,G中存在一个恰含两个分支且包含M的每条边的2-因子.这一结果是对|G|=2n的均衡二分图,如果G的最小度δ(G)≥n+2/2,则G的每个完美对集M,G中存在一个恰含两个分支且包含M的每条边的2-因子这一结论的改进.

摘要： 二分图是用来表示Petri网结构的双枝有向多重图.Petri网理论是一种系统描述与分析的工具.由于其能够描述和研究系统中的异步、并发、冲突等现象,目前已被广泛地应用.本文介绍了二分图的绘制系统与动态演示系统的功能及其原理.该系统以数据库文件作为系统的输入界面,只要给定位置、位置输入集、输出集以及位置中的令牌(Token),就可以在屏幕上绘制二分图,并对当前状态下的迁移进行分析,判断其有无引发权、并发、冲突等.用户可选择任一有引发权的迁移进行逐步动态演示,使用户对每一步操作都一目了然.

摘要： 本文给出了一种低复杂度的基于树的贪婪搜索算法，此算法通过调整校验矩阵中环的分布情况，尽量减少短长度环，获得最大的平均最小环，从而构造性能很好的短码长不规则LDPC 码.

摘要： 本文给出了一种低复杂度的基于树的贪婪搜索算法，此算法通过调整校验矩阵中环的分布情况，尽量减少短长度环，获得最大的平均最小环，从而构造性能很好的短码长不规则LDPC 码.

摘要： 本文给出了一种低复杂度的基于树的贪婪搜索算法，此算法通过调整校验矩阵中环的分布情况，尽量减少短长度环，获得最大的平均最小环，从而构造性能很好的短码长不规则LDPC 码.

摘要： 本文给出了一种低复杂度的基于树的贪婪搜索算法，此算法通过调整校验矩阵中环的分布情况，尽量减少短长度环，获得最大的平均最小环，从而构造性能很好的短码长不规则LDPC 码.

摘要： 帕累托最优匹配指的是给一群申请人分配房子，其中每个申请人对他们可以接受的房子有一个优先序列。我们称一个匹配是帕累托最优的即不存在任何其它的匹配使得至少有一个申请人更喜欢新的匹配且没有其他申请人更喜欢原来的匹配。在这里“更喜欢”指的是在某个匹配中获得优先级更高的房子。当在动态环境下申请人和房子可以任意地加入或离开系统时，本文给出一个线性的算法对原来的帕累托匹配作出调整，使匹配仍然能够保持帕累托最优且匹配到尽可能多的申请人。此外本文还证明了任意两个帕累托匹配之间可以通过特殊构造的有向图一步转换到达。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏二分图的极大二分团并行枚举方法，相较于现有技术而言，本发明采用并行计算的方式，能够使各个计算任务并行运算，包括均匀的初始化任务分配和高效的任务迁移，以及对单个任务的信息量做了去冗余操作，让冗余重复的信息存储在一个公共区域，每个任务只有执行的时候，才会去查询并获得所有参数信息，这样做既减少了对内存的压力，也加快了任务迁移的速度，在解决MBE问题时，能够有效提升计算效率。

摘要： 本发明提供一种二分图的(p,q)‑二分团枚举方法，获取左部顶点集U、右部顶点集V和边集E的二分图G，从用户处接收指定的二分团规模参数p和q；执行计算τ‑强度二跳邻居的算法；计算顶点优先度，生成有序顶点序列；将二分图G转换为有向二分图DG；初始化当前二分团左部顶点集L和右部顶点集R为空集，初始化当前左部顶点候选集CL为U、右部顶点候选集CR为V，初始化全局的所有B(p,q)的结果集合C为空，或者初始化全局的所有B(p,q)的总计数T＝0；执行基于顶点排序的分支定界算法；输出全局的结果。本发明提高二分团解决不同图任务的普适性，减少搜索树的搜索空间，有更高的算法效率。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏二分图的极大二分团并行枚举方法，相较于现有技术而言，本发明采用并行计算的方式，能够使各个计算任务并行运算，包括均匀的初始化任务分配和高效的任务迁移，以及对单个任务的信息量做了去冗余操作，让冗余重复的信息存储在一个公共区域，每个任务只有执行的时候，才会去查询并获得所有参数信息，这样做既减少了对内存的压力，也加快了任务迁移的速度，在解决MBE问题时，能够有效提升计算效率。

摘要： 本发明涉及一种融合同质图与二分图的安全联邦电信诈骗检测方法，属于大数据分析与挖掘领域，S1：基于电信运营商的用户业务数据，提取并预处理用户的语音通话数据、短信通信数据以及手机应用访问数据；S2：构建电信用户社交网络同质图与用户手机应用二分图数据集；S3：针对社交网络同质图构建同质图嵌入网络，针对用户访问手机应用二分图构建二分图嵌入网络，对用户节点进行采样得到邻居节点共现序列，迭代训练得到各节点的嵌入表示，融合作为用户的嵌入表示；S4：不同参与方根据本地数据特点提取本地电信用户特征，采用安全联邦梯度提升树分类模型对不同机构的本地数据进行联合训练，输出诈骗号码的最终预测结果。

摘要： 本发明涉及一种基于二分图和图注意力机制的模板匹配方法，其特征是：构建MLF网络模块，用于提取模板图像和搜索图像的融合特征；构建BGAM网络模块，用于编码模板节点与搜索节点的关系，并为每个搜索节点和模板节点聚合相应的局部信息，生成定位模板的响应图；系统，包括网络构建模块、学习与预训练模块和计算与定位模块。有益效果：本发明实现了模板图像和搜索图像间局部到局部的信息传递，MLF网络模块通过融合目标不同层次表征意义的特征，提升了对模板目标的表示能力。本方法在众多实际的复杂场景中都可以准确稳定的实现模板匹配，减少了计算量和显存占用，利于在工程实践中部署。

摘要： 将LDPC(低密度奇偶校验)解码和在二分图的两侧使用乘法(或者对数域加法)的图。阐述了将LDPC编码信号解码的新方法，通过该方法，可以仅仅使用乘法(或者对数域加法)更新边缘消息。通过在更新边缘消息时适当修改需要执行的不同计算，可以将计算减少到仅仅执行项函数的乘积。当在可操作性地将LDPC编码信号解码的通信设备内部用硬件实现这种功能性时，这种处理复杂性的降低也大大降低了实际硬件的复杂性。可以显著节约处理资源、存储器、存储器管理关系以及其它性能驱动参数。

摘要： 本说明书公开了一种基于二分图关系传递的标签关系确定方法及装置，首先，根据第一标签组中各第一标签与第二标签组中各第二标签之间的关系权重，可以针对每个第一标签，确定该第一标签经不同第二标签传递关系到各其他第一标签的各关系传递概率，然后，根据预设的各其他第一标签的初始关系价值以及该第一标签对应的各关系传递概率，确定该第一标签的关系价值，最后，根据各第一标签的关系价值，确定各第一标签之间的关系。通过确定各第一标签之间的关系传递情况，得到各第一标签进行关系传递时的关系价值，能够确定存在间接关系的标签之间的关系，提高了基于标签关系进行召回的召回率。

摘要： 本发明提供一种基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法。本发明首先获取来自在线教育学生选课数据，并且对该数据进行编码，并用二分图来描述选课信息，通过实际链接情况划分训练集和测试集。获取和课程相关的加权投影矩阵。接着调用node2vec算法模型生成和课程，学生节点有关的最佳网络节点特征表示，通过已经求得的学生节点和课程节点的特征向量，获取链接特征向量，并根据已知的学生‑课程二分图的链接设置标签。并通过逻辑回归模型进行训练和预测，得到较高的推荐准确率。

摘要： 本发明属于网络共享出行的乘客和司机订单匹配领域，具体公开了一种基于多阶段二分图司乘匹配满意度方法，包括S1、最优化问题对乘客建立满意度模型；S2、最优化问题对司机建立满意度模型；S3、最优化问题设定优化目标函数；S4、初始化二分图G：初始n+m个顶点，分别为pi，dj，1≤i≤n，1≤j≤m，初始时顶点间无边连接；S5、二分图第一阶段，对历史高空驶时间和高接驾时间的司机优先匹配；S6、二分图第二阶段，优先匹配历史高等待时间的乘客；S7、二分图第三阶段，中距离司机和乘客满意度匹配；S8、二分图第四阶段，偏远司机和乘客满意度匹配；S9、提升乘客和司机本次超远订单的满意度。解决司乘匹配最优化问题，最大化司机和乘客满意度，提升平台单量。

摘要： 一种基于二分图的自动驾驶多目标关联方法，涉及汽车自动驾驶技术。汽车各种传感器采集获取道路目标信息；对传感器采集的道路目标信息进行预处理，过滤无效以及异常目标信息；对各传感器采集的经过预处理的道路目标信息进行时间补偿和空间同步；对跟踪目标与测量目标进行时间补偿及空间同步；以测量目标和跟踪目标位置信息及其属性构建完全二分图，寻找测量目标和跟踪目标的最优匹配对；根据跟踪目标实时位置信息及其属性，评估当前匹配对的置信度，确定最相关目标。本发明针对多传感器目标关联，能使融合跟踪目标与各传感器实时目标进行有效关联，提升了融合目标对现实场景的真实性，增强了目标融合的可靠性，降低环境认知的资源消耗。