基于DeepWalk的局部社区发现算法

作     者：赵卫绩 吴亚明 牛牧 刘井莲 ZHAO Wei-ji;WU Ya-ming;NIU Mu;LIU Jing-lian

作者机构：绥化学院信息工程学院黑龙江绥化152061 

出 版 物：《通化师范学院学报》 (Journal of Tonghua Normal University)

年 卷 期：2023年第44卷第8期

页      面：75-79页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(YWK10236200141) 

主　　题：社区发现 局部社区发现 局部模块度 社会网络分析 

摘      要：局部社区发现可以不依赖网络的整体结构计算出给定节点所在的社区,是社区发现研究中的一个重要问题,尤其在大网络数据分析中具有重要的应用意义.节点嵌入作为一种新的网络表示学习方法,给局部社区发现研究提供了新思路.为此,基于节点嵌入DeepWalk算法提出一种新的两阶段局部社区发现算法.第一阶段应用DeepWalk模型学习网络节点的向量表示,用低维向量表示网络节点;第二阶段通过选择最相似邻居的方法,从给定的起始节点逐渐向外扩展得到目标社区.在4个真实网络数据集上进行了实验,相比基准算法,所提算法取得了更高的准确率,实验结果验证了算法的有效性.