基于非负矩阵分解的有向网络半监督社区检测

有向网络上的社区检测是网络科学领域一个重要的课题. 针对这一问题, 本文提出了一种基于非负矩阵分解的有向网络半监督社区检测算法, 首先利用先验信息重构邻接矩阵, 然后使用先验信息对节点的社区隶属度进行惩罚, 并通过行归一化消除节点度异质性的影响, 最后运用交替迭代更新给出了目标函数的求解方法. 在真实网络数据上的对比实验验证了算法的有效性, 相对于基于非负矩阵分解的现有方法, 本文方法能显著提高社区发现的准确性.     

基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法

动态网络的社区发现是目前复杂网络分析领域的重要研究内容,然而现有动态网络社区发现方法主要针对同质网络,当网络包含多种异质信息时,现有方法不再适用。针对这个问题,本文提出了一个基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法,首先计算动态异质网路中各个快照图的拓扑相似度矩阵和多关系相似度矩阵,其次利用时序联合非负矩阵分解方法,约束各个时刻快照图的社区划分,最后在真实网络数据集上的实验结果表明,该算法可以有效检测出动态异质网络中潜在的社区结构。     

基于聚类信息和对称非负矩阵分解的链路预测模型研究

现有的大部分基于非负矩阵分解的链路预测方法仅考虑网络拓扑结构信息而忽略节点与链接聚类信息.针对此问题,提出一个融合聚类信息的对称非负矩阵分解的链路预测模型.首先,该模型利用对称非负矩阵分解去捕获网络节点相似度信息;其次,使用基于Jaccard的节点和链接聚类系数去保持网络局部结构信息;最后,启用拉格朗日乘法规则去学习模型参数.在六个真实无向无权和四个加权网络上的实验结果表明,该方法在两种不同类型网络预测精确度分别提升了1.6％和8.9％.     

一种基于层次约简的多层网络社区发现算法

如何在多层网络中发现社区是一项巨大挑战。目前有些算法将多层网络表示成三阶张量,然后使用非负张量分解进行社区发现。但在多层网络的每层网络中存在很多社区之间的连接或每层网络都很稀疏的情况下,非负张量分解算法的准确率较差。为了解决这一问题,本文提出一种改进算法。先将原始多层网络进行层次约简,减少多层网络的层数,使其社区结构更加凸显,然后再使用非负张量分解算法进行社区发现。在人工数据集与真实数据集上的实验表明,本文所提出的框架在准确率上有明显的优势。     

一种保留社区结构信息的网络嵌入算法

现有网络嵌入算法大多只保留网络的微观结构信息,忽略了网络中普遍存在的社区结构信息。为提高网络表示质量,提出一种保留社区结构信息的网络嵌入算法PCNE。通过最大化节点之间的一阶和二阶相似性,对网络的微观结构进行建模,同时通过分解可反映网络社区结构信息的社区结构嵌入矩阵,对网络的社区结构信息进行建模。将构建的2个模型融合到统一的联合非负矩阵分解框架中,结合相似度矩阵和社区隶属度矩阵得到融合社区结构信息的节点表示向量。在5个真实公开数据集上进行节点分类实验,结果表明,与DeepWalk、Node2vec、LINE算法相比,PCNE可使Micro-F1值提升0.96%~13.1%,验证了算法的有效性。     

LBSN中融合多维关系的社区发现方法

如何发现高质量的社区结构对于深刻研究和分析基于位置的社交网络（LBSN）这种新型复杂网络具有重要意义,然而,现有面向社交网络的社区发现方法都无法适用于具有多维异构关系的LBSN.为此,提出了一种基于联合聚类的用户社区发现方法Multi-BVD,该方法先给出了融合用户社交网络与地理位置标签网络中多模实体及其异构关系的社区划分目标函数,然后使用拉格朗日乘子法得到目标函数极小值的迭代更新规则,并运用块值矩阵分解技术来确定最优的社区划分结果.仿真实验结果表明,Multi-BVD方法能有效地发现LBSN中具有地理特征的用户社区结构,该社区结构在社交关系和地理兴趣标签上都有更优的内聚性,并能更紧密地体现用户社区与地理标签簇间的兴趣关联性.     

基于链接模型的主动半监督社区发现方法

链接模型可对网络的社区发现问题建模,相比具有相同目标的对称模型和条件模型,PPL模型处理网络类型更多、社区发现准确率更高。但PPL模型是一个无监督模型,在网络社区结构不清晰时效果不佳,且不能利用易获取的先验信息。为使用尽可能少的先验,获得社区发现链接模型性能较大的提升,提出了一个主动节点先验学习（ANPL）算法,该算法主动选择效用高、易标记的成对约束进行标记,基于标记的约束对自动生成信息量更大的标记节点集合。基于PPL模型设计了一个融合网络拓扑结构和标记节点先验的半监督社区发现（SPPL）模型,并给出模型用于半监督社区发现的参数估计算法。人工网络和实际网络上的实验结果表明,利用ANPL获得的标记节点先验和网络拓扑结构,SPPL模型的社区发现准确率高于无监督PPL模型及当前流行的基于非负矩阵分解（NMF）的半监督社区发现模型。     

LPX: Overlapping community detection based on X‐means and label propagation algorithm in attributed networks

Traditional community detection methods in attributed networks (eg, social network) usually disregard abundant node attribute information and only focus on structural information of a graph. Existing community detection methods in attributed networks are mostly applied in the detection of nonoverlapping communities and cannot be directly used to detect the overlapping structures. This article proposes an overlapping community detection algorithm in attributed networks. First, we employ the modified X‐means algorithm to cluster attributes to form different themes. Second, we employ the label propagation algorithm (LPA), which is based on neighborhood network conductance for priority and the rule of theme weight, to detect communities in each theme. Finally, we perform redundant processing to form the final community division. The proposed algorithm improves the X‐means algorithm to avoid the effects of outliers. Problems of LPA such as instability of division and adjacent communities being easily merged can be corrected by prioritizing the node neighborhood network conductance. As the community is detected in the attribute subspace, the algorithm can find overlapping communities. Experimental results on real‐attributed and synthetic‐attributed networks show that the performance of the proposed algorithm is excellent with multiple evaluation metrics.     

一种面向语义重叠社区发现的 Block 场取样算法

语义社会网络(Semantic social network, SSN)是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络. 传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时, 需要预先设定社区个数且无法发现重叠社区. 针对这一问题, 提出一种面向语义重叠社区发现的block场采样算法, 该算法首先以LDA (Latent dirichlet allocation)模型为语义分析模型, 建立了以取样节点为核心节点的block 场BAT (Block-author-topic)模型; 其次, 根据节点的语义分析结果, 建立可度量block区域的语义凝聚力方法, 实现了语义信息的可度量化; 最后, 以节点的语义凝聚力为输入, 改进了重叠社区发现的标签传播算法(Label propagation algorithm, LPA)及可评价语义社区的SQ度量模型, 并通过实验分析, 验证了本文算法及SQ 度量模型的有效性及可行性.     

Community detection with attributed random walk via seed replacement

Community detection methods based on random walks are widely adopted in various network analysis tasks. It could capture structures and attributed information while alleviating the issues of noises. Though random walks on plain networks have been studied before, in real-world networks, nodes are often not pure vertices, but own different characteristics, described by the rich set of data associated with them. These node attributes contain plentiful information that often complements the network, and bring opportunities to the random-walk-based analysis. However, node attributes make the node interactions more complicated and are heterogeneous with respect to topological structures. Accordingly, attributed community detection based on random walk is challenging as it requires joint modelling of graph structures and node attributes. To bridge this gap, we propose a Community detection with Attributed random walk via Seed replacement (CAS). Our model is able to conquer the limitation of directly utilize the original network topology and ignore the attribute information. In particular, the algorithm consists of four stages to better identify communities. (1) Select initial seed nodes in the network; (2) Capture the better-quality seed replacement path set; (3) Generate the structure-attribute interaction transition matrix and perform the colored random walk; (4) Utilize the parallel conductance to expand the communities. Experiments on synthetic and real-world networks demonstrate the effectiveness of CAS.     

基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法

近年来,二分网络的社区挖掘问题得到了极大的关注。提出了一种基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法。首先从二分网络的邻接矩阵中提取网络中每个节点的链接节点序列,然后构建广义后缀树。广义后缀树的每个节点表示二分网络的一个完全二分团,由此获取并调整完全二分团。通过引入二分团的紧密度得到初始的社区划分,最后再对孤立点进行处理以得到最终的社区划分。所提算法不仅能发现重叠社区,而且能得到一对多关系的社区。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法能准确地识别二分网络中的社区个数,获得很好的划分效果。     

基于权重信息挖掘社会网络中的隐含社团

社团结构是一种普遍存在于各类真实网络中的结构特性.挖掘网络的社团结构对于理解网络的功能与行为有着重要作用.然而,现有的各种社团挖掘算法仅仅基于网络拓扑结构信息,而忽视了蕴涵于真实社会网络边权信息中丰富的语义信息.目前普遍使用的基于模块性最大化的社团挖掘算法倾向于将小社团合并,这使得语义上丰富的小社团容易湮灭于基于拓扑结构信息所挖掘出的大社团中.而挖掘出这些隐含于大社团中的有着丰富语义内涵的小社团对于加深社会网络语义层面的理解有着重要作用.为此,提出一个接近线性复杂度的有权网络社团挖掘算法.通过充分利用权重信息,算法可以将社会网络划分为富含语义信息的粒度较细且相对较小的隐含社团.通过对基于DBLP作者合作网络的实证分析,证实了新算法的有效性和高效性.     

一种面向语义重叠社区发现的Link-Block算法

语义社会网络是一种由信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时需要预先设定社区个数,且无法发现重叠社区.针对这一问题,提出一种面向语义社区发现的link-block算法.该算法首先以LDA模型为语义信息模型,创新性地建立了以link为核心的block区域LBT(link-block-topic)取样模型;其次,根据link-block语义分析结果,建立可度量link-block区域的语义链接权重方法,实现了语义信息的可度量化;最后,根据语义链接权重建立了以link-block为单位的聚类算法以及可评价语义社区的SQ模型,并通过实验分析,验证了该算法及SQ模型的有效性及可行性.     

基于染色随机游走的可重叠社区发现

社区发现是一个基础性的且被广泛研究的问题。现有的社区发现方法大多聚焦于网络拓扑结构,然而随着真实网络中实体可用属性的激增,捕获图中结构和属性的丰富交互关系来进行社区发现变得尤为必要。据此面向属性图提出了一种基于染色随机游走的可重叠社区发现算法OCDC,该算法解决了传统的基于随机游走的社区发现算法利用结构转移矩阵造成社区发现效果不佳的问题。具体地,首先利用经典的初始种子策略选出网络中差异度较大的节点,在此基础上设计种子替换策略,挖掘网络中质量更佳的种子替换路径集合对初始种子集合进行替换;其次构建结构-属性交互节点转移矩阵并执行染色随机游走过程得到高质量种子节点的染色分布向量;最后基于融合结构和属性的并行电导值对社区进行扩展。在人工网络和现实网络上的实验表明,本文提出的算法能够准确地识别属性社区并显著优于基准算法。     

融合先验信息的非负矩阵分解社区发现算法*

针对复杂网络社区发现问题,为了获得更准确、可解释性的社区划分结果,提出融合先验信息的半监督非负矩阵分解算法,给出优化目标的求解方法.文中算法利用先验信息直接约束社区指示矩阵,构造优化目标函数,获得更有意义的社区划分结果.真实数据集上的实验表明该算法的有效性,减小先验信息的融入对利用非负矩阵分解进行节点重要性等属性分析工作带来的不利影响,并且适用于加权和非加权等不同的网络.     

基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法

针对非负矩阵分解（NMF）半监督社区发现方法随机选择先验约束,导致提升相同性能需要更多约束信息的问题,提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下,首先,主动选择不确定性高且对社区划分指导性强的链接对作为先验信息;其次,为主动选择的链接对增加must-link约束,增强社区间连接,生成先验矩阵;同时,增加cannot-link约束,减弱社区间连接,修改邻接矩阵;最后,将先验矩阵作为正则项,加入基于NMF的最优化目标函数,并融合网络拓扑结构信息,以期用较少的先验信息,达到较高的社区发现准确性和鲁棒性。实验结果表明,ALS_GNMF算法在真实网络及人工网络上,相同的先验比例下,性能比未采用迭代框架和主动策略的NMF半监督社区发现方法有更大的提升,且在结构不清晰的网络中表现稳定。     

结合拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法

现实世界中的复杂系统可建模为复杂网络,探究复杂网络中的社区发现算法对于分析复杂网络的拓扑结构和层次结构具有重要作用。早期研究通常将网络中的节点局限在一个社区中,但随着研究的深入发现社区结构呈现重叠特性。针对现有重叠社区发现算法存在划分社区结构不稳定、忽略节点交互和属性等问题,提出一种基于网络拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法。融合节点的属性和结构特征计算节点的拓扑势,依据节点的拓扑势选取核心节点。从核心节点出发构建初始社区群,计算各个社区间的调整信任度,实现社区的合并与再调整,从而识别重叠社区。在多个人工模拟网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与基于贪婪派系扩张、种子扩张等的重叠社区发现算法相比,该算法将扩展模块度最高提升至0.719,能有效识别社区结构及重叠节点,提升重叠社区检测性能。     

基于改进对称二值非负矩阵分解的重叠社区发现方法

针对复杂网络社区结构具有重叠性的问题，目前已提出许多不同类型的解决方法，其中基于对称二值非负矩阵分解（SBNMF）的重叠社区发现方法是具有代表性的方法。然而，SBNMF在面对社区内部链接稀疏的网络时，其重叠社区发现性能低下，为此提出一种基于改进SBNMF（ISBNMF）的重叠社区发现方法。首先利用对称非负矩阵分解得到的因子矩阵构建社区内部链接稠密的新网络，然后再使用基于Frobenius范数的SBNMF模型对新网络的邻接矩阵进行分解，最后通过网格搜索法或梯度下降法得到可以显式指示节点的社区隶属关系的二值矩阵。在人工合成的和真实的网络数据集上进行大量实验，结果表明ISBNMF的社区发现性能优于SBNMF和其他代表性方法。     

一种融合多维信息的移动社区发现方法

为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据（Usage Detail Record, UDR）和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息的移动社区发现方法BNMF-NF。该方法综合考虑用户社交关系和时空行为,给出用户社交相似度、位置分布相似度和主题偏好相似度,利用加权网络融合方法融合多维相似关系构建用户相似网络,并运用有界非负矩阵分解技术实现社区结构的检测。在Foursquare和电信数据集上的实验结果表明,BNMF-NF方法能够有效发现移动网络中用户社区结构。     

半监督属性网络表示学习方法

网络表示学习是一个重要的研究课题,其目的是将高维的属性网络表示为低维稠密的向量,为下一步任务提供有效特征表示。最近提出的属性网络表示学习模型SNE（Social Network Embedding）同时使用网络结构与属性信息学习网络节点表示,但该模型属于无监督模型,不能充分利用一些容易获取的先验信息来提高所学特征表示的质量。基于上述考虑提出了一种半监督属性网络表示学习方法SSNE（Semi-supervised Social Network Embedding）,该方法以属性网络和少量节点先验作为前馈神经网络输入,经过多个隐层非线性变换,在输出层通过保持网络链接结构和少量节点先验,学习最优化的节点表示。在四个真实属性网络和两个人工属性网络上,同现有主流方法进行对比,结果表明本方法学到的表示,在聚类和分类任务上具有较好的性能。