结合网络拓扑与节点内容的统一化半监督社团检测方法

摘要：

在复杂网络分析中,社团检测发挥着越来越重要的作用,而在实际应用中如何提高社团检测的性能仍是一个共同研究目标.由于网络节点中内容信息有助于社团识别,一些方法侧重于将网络拓扑和节点内容相结合,并且获得了不错效果.此外,也有些方法借用节点之间的拓扑相似度,以提升实现社团检测性能.鉴于此,我们提出了一个统一化方法,结合节点内容的半监督社团检测,简称SCDNC.在该方法中,我们不仅将链接增强应用于社团检测,而且实现了拓扑和内容有机融合.首先,我们运用随机模型来描述节点社团隶属度.其次,我们构建出一个刻画节点内容社团隶属度的随机块模型,节点社团隶属度作为节点内容的权重向量,以实现拓扑和内容结合.再次,我们利用网络中节点之间的拓扑相似度构建先验信息,即,使网络中节点与其最相似的邻居节点具有相同的隶属度分布.最后,使用非负矩阵分解的方法学习新模型的统一化参数.在带有真实标签的人工网络和真实网络上,我们对新方法与一些当前流行的社团检测方法进行了性能比较.实验结果显示,通过融合节点内容和先验信息强化的链接,新方法检测社团的性能取得了显著提升.

关键词：社团检测、节点内容、先验信息、随机块、非负矩阵分解

所属期刊栏目：46

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金面上项目;江苏省高等学校自然科学研究面上项目;南通大学人才引进项目

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：130-138