基于约束非负矩阵分解的符号网络社团发现方法

Community detection in signed networks based on constrained semi-nonnegative matrix tri-factorization

针对符号网络中非重叠和重叠社团发现问题,提出了基于约束Semi-NMTF(semi-nonnegative matrix tri-factorization)的多目标社团发现算法。将符号网络的社团发现问题建模成多目标优化问题,并提出对应的两个优化目标。算法首先将符号网络映射到低维空间,然后根据两个优化目标分别引入两个图正则化约束使节点划分到正确的社团。该算法不仅可用于非重叠社团发现,还适用于重叠社团发现。在不同规模的人工和真实网络上进行了大量的实验,并与典型的算法进行比较,实验结果表明了算法的可行性和有效性。