研究生周报（第四次） 2016/10/29-2016/11/04

研究生周报（第四次）

2016/10/29-2016/11/04
在上周，虽然我总结了看过的三篇论文，但其实并没有很深入的去解读每一块的具体内容，写的很粗糙，一些基础知识也没有介绍，所以写出来的东西并不能让别人能够理解这些文章讲了写什么，所以这周我又重新看了第一篇论文Community Detection in Multi-Layer Graphs：A Survey，在总结上也多花时间去理解，并学着以通俗的语言把内容再描述出来。这是上周开组会时学到的东西，让我受益匪浅。
接下来的两篇我会以同样的态度和方法报告出来，虽然这样很慢，但也是必要的，这周第二篇论文还没有弄完，下周之前我会写出来。
周五组会，学姐讲的是Unsupersived Feature Selection on Networks：A General View。总体来说，主题是特征选择，就是在众多的数据当中选择出重要的信息（特征），这篇文章提出来的亮点在于综合利用了网络中的链接和属性信息提取出Oracle特征，并逐步迭代，优化（最小化）实验特征与实际特征的差距，选择出最终的特征，而不是以往的使用聚类得到类标签，实验证明这种方法的准确率是比较高的。
这篇文章里面提到一些内容在我看过的论文里也出现了，像Normalized Mutual Information，还有在高度稀疏网络中使用的欠检测方法，这些只能说见过，要具体详细说明，还不能说得很清楚，所以以后看论文的时候，一定要多思考，这样等再在其他论文里看到的时候，就能更好的理解了。
对于社区检测，大部分研究是基于完全清理的网络，但是现实生活中，点和边可能存在噪声和模糊，因此，我觉得可以用这篇文章提到的特征选择的方法，先去除掉那些不重要信息，然后进行社区检测，或者是边去除不重要信息边检测，（具体也不知道哪个好），从而减少计算的数量，缩小时间复杂度，提高社区检测的效率。
这周我又发现我的一个新问题，就是对于公式的解读没有很到位，每个变量，每个参数，物理意义等等，没有仔细考虑，以后见到公式，不能只知道要这么用，还要知道为什么要这么用。
下周的任务就是写第二篇论文报告，如果有富余时间，再把第一篇论文看一遍。