写综述想到的

这篇博客介绍了复杂网络的社团发现算法,包括非重叠和重叠社团的划分方法。作者从国防科大骆志刚教授的论文出发,探讨了基于模块度优化、谱分析、信息论和标号传播的非重叠社团发现算法,以及基于团渗透、种子扩散、混合概率模型和边聚类的重叠社区发现算法。文章强调了这些方法在处理真实网络结构时的挑战和局限性。

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复杂网络的社团划分相关学习进行了好一阵子,周遭乱七八糟的事情搞得一直没有专心做总结,最近写综述才发现很多看过的东西不总结下来真心是记不住,于是,好的,整理整理吧,这次先从国防科大骆志刚教授的论文《复杂网络社团发现算法研究新进展》说起。

印象中复杂网络聚类算法的划分有很多很多,但是真心是五花八门,按照算法的思路区分也就算了,竟然有人仅仅按重叠非重叠去分,真的让人无语。这篇文章的划分方式其实我也评判不出优劣,不过权且一看,给个思路吧,至少人家教授比我还是强悍的多了不知多少倍。非重叠社团发现,这部分社区发现算法的研究相对来说已经比较成熟了,从GN算法开启这一领域的研究之门,后续的创新和改进大量涌现。按照本文的划分:

一、基于模块度优化的社团发现算法,也就是优化模块度Q值的一部分算法。Q值是由Newman在2004年的论文"Fast Algorithm for Dectecting Community Structure in Networks"中提出的(也就是FN算法)。通过优化Q值来提高模块度是这类算法的主要思路,在此基础上,本文又划分了三个类别:①采用聚合思想,也就是分层聚类中的自底向上的作法。典型算法有Newman快速算法(FN算法)、CNM算法(Finding Local Community Structure in Networks)和MSG-MV算法(Multistep Greedy Algorithm Identifies Community Structure i

### 如何利用AI自 自动生成综述文章 一种名为 AutoSurvey 的工具可以实现这一目标。该工具是一种基于大型语言模型(LLM)的方法,旨在自动撰高质量的学术综述[^1]。以下是其工作原理: #### 初始检索阶段 AutoSurvey 首先会执行初始检索操作,收集与指定主题相关的大量文献数据。这些数据可能来自多个数据库和资源库,从而确保覆盖范围广泛。 #### 主题生成阶段 接着,它会对所获取的数据进行分析并提取核心主题。此过程涉及自然语言处理技术的应用,以识别关键概念及其相互关系。 #### 分段撰阶段 随后进入分段撰环节,在这里每个独立的主题会被分配到相应的章节或部分下,并由 LLM 自动编具体内容。这一步骤注重逻辑连贯性和论述深度。 #### 内容整合阶段 完成各个片段之后,则需将它们无缝连接起来形成完整的文档结构。在此过程中特别注意过渡句的设计以及整体风格的一致性维护。 #### 多轮评估迭代优化 最后通过多次循环反馈机制来进行质量控制——即让人类专家审阅初稿指出不足之处后再交回给算法改进直至达到满意标准为止 。这种方法不仅提高了生产效率还保证了最终产物具备较高水准的专业度与准确性。 ```python def generate_survey(topic, llm_model): """ 使用指定的大规模语言模型 (llm_model) 来生成关于某个话题 (topic) 的综述文章。 参数: topic (str): 综述的目标主题. llm_model (function): 调用的具体大规模语言模型函数. 返回值: str: 完整生成的综述文本. """ initial_data = perform_initial_retrieval(topic) themes = extract_core_themes(initial_data) segments = write_segments(themes, llm_model) full_text = integrate_content(segments) optimized_version = iterative_evaluation(full_text) return optimized_version # 假设我们有一个简单的 LLM 函数作为例子 def simple_llm(prompt): # 这里应该是一个真实的调用接口来获得结果 pass example_topic = "Artificial Intelligence in Healthcare" generated_article = generate_survey(example_topic, simple_llm) print(generated_article) ```
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