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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:常振超 陈鸿昶 黄瑞阳 于洪涛 刘阳 CHANG Zhen-chao;CHEN Hong-chang;HUANG Rui-yang;YU Hong-tao;LIU Yang

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)~~ 

主  题:半监督 动态 社团检测 非负矩阵分解 

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。

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