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题名基于网络表示学习的非单一维度的社区发现算法
被引量：4
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作者
陈婉杰
盛益强
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机构
国家网络新媒体工程技术研究中心(中国科学院声学研究所)
中国科学院大学
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第12期3467-3475,共9页
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基金
中国科学院战略性科技先导专项课题(XDC02070100)~~
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文摘
针对现有的社区发现算法难以解决网络的多维性问题的现象,提出一种基于网络表示学习的非单一维度的社区发现算法。该算法从节点属性特征和网络结构特征两个维度考虑节点的差异性,首先根据节点属性相似度计算得到节点转移概率,结合小世界模型的六度分离理论设置网络节点随机游走路径的长度。依据转移概率选择节点的邻居节点,得到节点的游走路径,然后用神经网络模型训练节点的游走路径得到节点的网络特征向量,将节点网络特征向量的相似度重置为节点连接边的权重,在Louvain算法的基础上完成社区划分。最后,在Facebook和Giraffe两个数据集上进行了实验,选用基于初始网络结构的Louvain算法和基于单一维度的社区发现算法作为对比算法。实验结果表明,在Giraffe数据集中,相比于Louvain算法,基于节点属性的社区发现算法的模块度指标提升了2.7%,基于网络结构的社区发现算法的模块度指标提升了3.0%,提出的非单一维度的社区发现算法的模块度指标提升了3.7%。所提算法聚焦于网络的多维性,有效提升了社区发现算法的模块度。
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关键词
节点属性
网络结构
可扩展性
社区发现
网络表示学习
节点差异性
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Keywords
node attribute
network structure
extensibility
community detection
network representation learning
node difference
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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