基于聚类质量的半监督INMF动态社区检测算法
Semi-Supervised INMF Algorithm for Dynamic Community Detection Based on Clustering Quality作者机构：国家数字交换系统工程技术研究中心
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2019年第45卷第10期
页 面：227-233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：国家自然科学基金创新研究群体项目(61521003)
主 题：聚类质量 半监督 非负矩阵分解 动态社区检测 图模型
摘 要：为实现复杂网络的快速分析,提出一种基于聚类质量的改进非负矩阵分解(INMF)算法,将其用于动态社区检测。从理论分析角度证明了演化谱聚类、INMF和模块密度优化之间的等价性,并基于该等价性,在不增加时间复杂度的前提下,通过在INMF中加入先验信息给出一种半监督INMF算法。在人工构造和真实世界的动态网络上的实验结果表明,与QCA、MIEN算法相比,该算法的社区检测质量和社区检测效率更优。
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