Autor: Zen und die Kunst der Computerprogrammierung
Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie sind in allen Lebensbereichen eine Reihe von Talenten entstanden, die technologische Innovationen annehmen und die Industrialisierung verwirklichen. Allerdings weisen „intelligente“ Modelle des maschinellen Lernens einige Einschränkungen auf. Eines davon ist das sogenannte „Black-Box-Modell“, das heißt, sie können nur aus bekannten Datensätzen lernen und sind nicht robust und anpassungsfähig. Gleichzeitig gibt es in der realen Welt eine große Menge unterschiedlicher Daten. Wie können wir diese Daten effektiv nutzen, um Modelle für maschinelles Lernen anpassungsfähig und robust zu machen? Um dieses Problem zu lösen, haben sowohl die Wissenschaft als auch die Industrie in den letzten Jahren aktiv die Entwicklungsrichtung des adaptiven maschinellen Lernens erforscht, und eines der beliebtesten Forschungsthemen der letzten Zeit ist die adaptive Klassifizierung komplexer Netzwerke.
Die adaptive Klassifizierung komplexer Netzwerke, auch CNA genannt, ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf der Theorie komplexer Netzwerke basiert. Der Zweck des Lernens von Knoteneigenschaften wird durch den Aufbau komplexer Beziehungen zwischen Knoten erreicht und die Ähnlichkeiten zwischen Knoten verschiedener Kategorien und die Unterschiede zwischen verschiedenen Kategorien berücksichtigt. Gegenwärtig wird die komplexe netzwerkadaptive Klassifizierungstechnologie häufig in der medizinischen Bildanalyse, der Analyse sozialer Netzwerke, der Analyse des Internetnutzerverhaltens und anderen Bereichen eingesetzt.
2. Erläuterung grundlegender Konzepte und Begriffe
(1) Komplexes Netzwerk
Ein komplexes Netzwerk ist ein mathematisches Modell zur Untersuchung der Struktur komplexer Systeme. Es besteht aus einer Reihe von Eckpunkten und mehreren Kanten, die diese Eckpunkte verbinden. Ein einfaches Beispiel könnte die Darstellung eines Beziehungsnetzwerks in der realen Welt sein – etwa ein zwischenmenschliches Netzwerk, ein Netzwerk für Rückmeldungen zur öffentlichen Meinung, ein Netzwerk für Filmempfehlungen usw.
Es gibt zwei Ansichten zum Studium der komplexen Netzwerktheorie:
- Knoten mit einer großen Anzahl von Verbindungsbeziehungen werden als Kernobjekte bezeichnet.
- Wenn ein Knoten eine Verbindungsbeziehung zu einem anderen Knoten hat, wird er als Verzweigungsknoten oder Aggregationsknoten bezeichnet.
Im Allgemeinen werden komplexe Netzwerke in zwei Kategorien unterteilt: Einfache Netzwerke und komplexe Netzwerke