一种融合多链接关系和内容属性的网络社区检测方法

论文摘要

针对网络社区检测中链接关系数据和内容数据融合问题,提出一种融合多链接关系和内容数据的网络社区检测方法。首先,对多个链接关系网络进行融合,剔除其中错误信息;然后,利用链接关系网络的近邻结构实现图模型构建;最后,利用对称非负矩阵分解对近邻图和内容数据进行融合,通过引入不同视角归属矩阵间差异函数来松弛对归属矩阵约束,进而设计有效迭代方法,获得更加准确社区划分结果。对真实数据集实验结果表明,文章提出的检测算法能够有效融合两种不同性质的数据信息,获得更真实社区检测结果,并且能够克服不同视角数据质量差异大问题,保持结果稳定性。

论文目录

• 0 引言
•   ①融合策略:
•   ②模型灵活性:
•   ③相似性度量:
• 1 基于sysNMF的融合社区检测
•   1.1 sysNMF社区检测方法
•   1.2 目标函数的构建
•   1.3 优化目标的求解
•   1.4 算法复杂度分析
• 2 实验结果与分析
•   2.1 数据集与评价指标
•   2.2 实验设置
•   2.3 结果分析与讨论
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马晓峰,宋晓峰,范超,耿君锋

关键词: 社区检测,多视角,非负矩阵分解,图模型

来源: 信息工程大学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 信息工程大学,数学工程与先进计算国家重点实验室,国防科技大学信息通信学院

分类号: O157.5;TP274

页码: 75-81

总页数: 7

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