基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测
Semi-supervised dynamic community detection based on non-negative matrix factorization作者机构:国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002
出 版 物:《通信学报》 (Journal on Communications)
年 卷 期:2016年第37卷第2期
页 面:131-142页
核心收录:
学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.61171108) 国家重点基础研究发展计划基金资助项目(No.2012CB315901 No.2012CB315905) 国家科技支撑计划基金资助项目(No.2014BAH30B01)~~
摘 要:如何有效融合不同时刻的网络结构信息,是影响复杂网络中动态社团检测算法检测性能的关键和难点。基于此,提出了一种基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测方法 SDCD-NMF,该方法首先有效提取了历史时刻所包含的稳定结构单元,然后将其作为正则化监督项,指导当前时刻的网络社团检测。在真实网络数据集上的实验表明,所提方法与已有方法相比具备更高的社团划分质量,更有利于探索网络的演变与发展规律。