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自编码模块化增强非负矩阵分解社区检测算法
1
作者
朱玉龙
刘建忠
+4 位作者
张寅宝
张欣佳
宋勇成
刘思聪
王雅博
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期258-267,共10页
社区检测一直是网络分析中的重点研究方向之一。目前大多数网络社区检测算法主要利用网络的结构信息采用贪心算法使某一指标最大化,无法充分考虑节点特征信息、边权重以及网络社区间关系不对称性等问题。针对这一情况,提出一种自编码模...
社区检测一直是网络分析中的重点研究方向之一。目前大多数网络社区检测算法主要利用网络的结构信息采用贪心算法使某一指标最大化,无法充分考虑节点特征信息、边权重以及网络社区间关系不对称性等问题。针对这一情况,提出一种自编码模块化增强非负矩阵分解(autoencoder-like modularity nonnegative matrix factorization,AMNMF)社区检测算法。该算法通过采用类编码器结构拓展非负矩阵分解的深度,将模块度和图正则化器引入到非负矩阵分解的目标函数优化过程中以充分挖掘网络中的节点和社区结构信息,通过在编码器中间层添加正交约束解决了社区间关系不平衡的问题。在多个真实网络上的实验表明:AMNMF是一种有效地利用节点特征信息和网络结构信息的NMF拓展算法,与基线算法的最佳结果相比实现了约15%至122%的提升,能够准确有效完成社区检测任务。
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关键词
非负矩阵分解
社区检测
自编码
模块化
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职称材料
题名
自编码模块化增强非负矩阵分解社区检测算法
1
作者
朱玉龙
刘建忠
张寅宝
张欣佳
宋勇成
刘思聪
王雅博
机构
郑州大学地球科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期258-267,共10页
基金
国家社科重大项目基金(20&ZD138)。
文摘
社区检测一直是网络分析中的重点研究方向之一。目前大多数网络社区检测算法主要利用网络的结构信息采用贪心算法使某一指标最大化,无法充分考虑节点特征信息、边权重以及网络社区间关系不对称性等问题。针对这一情况,提出一种自编码模块化增强非负矩阵分解(autoencoder-like modularity nonnegative matrix factorization,AMNMF)社区检测算法。该算法通过采用类编码器结构拓展非负矩阵分解的深度,将模块度和图正则化器引入到非负矩阵分解的目标函数优化过程中以充分挖掘网络中的节点和社区结构信息,通过在编码器中间层添加正交约束解决了社区间关系不平衡的问题。在多个真实网络上的实验表明:AMNMF是一种有效地利用节点特征信息和网络结构信息的NMF拓展算法,与基线算法的最佳结果相比实现了约15%至122%的提升,能够准确有效完成社区检测任务。
关键词
非负矩阵分解
社区检测
自编码
模块化
Keywords
nonnegative matrix decomposition
community testing
autoencoding
modular
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自编码模块化增强非负矩阵分解社区检测算法
朱玉龙
刘建忠
张寅宝
张欣佳
宋勇成
刘思聪
王雅博
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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