结合属性信息的二分网络表示学习

现有的网络表示学习算法主要是针对同质网络或异质网络设计的,而忽略了在推荐系统、搜索引擎和问答系统等领域出现的二分网络的特殊特征以及这类网络所携带着的非常丰富的属性信息.为了解决上述问题,提出了一种结合属性信息的二分网络表示学习方法(ABNE).该方法首先将连边分解成邻居节点间的间接关系集,嵌入显式关系,接着通过余弦相似...     

融合链接预测相似度矩阵的属性网络嵌入算法

在属性网络中,与节点相关联的属性信息有助于提升网络嵌入各种任务的性能,但网络是一种图状结构,节点不仅包含属性信息还隐含着丰富的结构信息。为了充分融合结构信息,首先通过定义节点的影响力特性、空间关系特征;然后根据链接预测领域基于相似度的定义构建相似度矩阵,将节点二元组中的关联向量映射到相似度矩阵这一关系空间中,从而保留与节点相关的结构向量信息;再基于图的拉普拉斯矩阵融合属性信息和标签特征,将上述三类信息集成到一个最优化框架中;最后,通过二阶导数求局部最大值计算投影矩阵获取节点的特征表示进行网络嵌入。实验结果表明,提出的算法能够充分利用节点二元组的邻接结构信息,相比于其他基准网络嵌入算法,本模型在节点分类任务上取得了更好的结果。     

基于节点相似性和网络嵌入的复杂网络社区发现算法

社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义.传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性.针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法.首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计...     

Finding Communities by Decomposing and Embedding Heterogeneous Information Network

Community discovery is an important task in social network analysis.However,most existing methods for community discovery rely on the topological structure alone.These methods ignore the rich information available in the content data.In order to solve this issue,in this paper,we present a community discovery method based on heterogeneous information network decomposition and embedding.Unlike traditional methods,our method takes into account topology,node content and edge content,which can supply abundant evidence for community discovery.First,an embedding-based similarity evaluation method is proposed,which decomposes the heterogeneous information network into several subnetworks,and extracts their potential deep representation to evaluate the similarities between nodes.Second,a bottom-up community discovery algorithm is proposed.Via leader nodes selection,initial community generation,and community expansion,communities can be found more efficiently.Third,some incremental maintenance strategies for the changes of networks are proposed.We conduct experimental studies based on three real-world social networks.Experiments demonstrate the effectiveness and the efficiency of our proposed method.Compared with the traditional methods,our method improves normalized mutual information(NMI)and the modularity by an average of 12%and 37%respectively.     

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。     

基于Spark的大规模网络结构发现算法

当今社会处于大数据时代,现实中的网络数据越来越多,其结构复杂、规模庞大,有效分析其结构对了解、应用其提供的信息具有重要作用。基于混合模型的网络结构发现算法可挖掘网络中的多类型聚类结构,但不能有效处理大规模网络。基于Graph X图计算模型,提出基于Spark的大规模网络的结构发现算法LNSES,从存储空间和运行时间两方面提升算法效率。为减少网络结构发现算法存储大规模网络邻接矩阵内存耗费量,LNSES算法将边、节点及节点静态属性值进行分布式存储,边分区记录节点连边,可作为索引进行节点间参数传递。为提高网络结构发现算法效率,边分区和节点分区进行拉链操作产生索引结构;更新参数时,节点根据索引找到边分区上对应的边,并行实现节点参数更新。在真实和人工大规模网络数据集上的实验结果表明:LNSES在运行时间和网络结构识别准确度方面都要优于同类网络结构发现算法,可以对大规模网络中的结构进行挖掘分析。     

融合节点标签与强弱关系的链路预测算法

如何通过已知路径结合相关属性信息和不同关系强度进行链路预测是一个难题。为了解决这个问题,提出融合节点标签与强弱关系的链路预测算法。选取两个中心节点,采用基于双半径节点标签算法计算以其为中心的所有网络节点标签;生成中心节点带有节点标签的[h]深度局部子图;提取局部子图并将其作为目标网络获得特征矩阵,在对特征矩阵进行矩阵分解的同时融入节点属性信息与强弱关系,赋予动态权值,构建相似度矩阵。实验结果表明,与常见的基于共同邻居算法、基于网络嵌入等链路预测算法相比,该算法的精确度最高提升1.83％,且其预测结果的精确度和效率明显提升,同时能够有效且准确地挖掘各节点的内部相关性。     

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。     

加权社会网络中重要节点发现算法

从社会网络中发现重要节点是一个很有意义的研究问题,目前多数重要节点发现方法是基于不加权网络。由于在社会网络中,节点之间的关系具有强弱差异,社会网络本质上是一个加权网络。对于加权社会网络中的重要节点发现较少有研究。利用节点交互,提出了节点间关系强度的一种度量方法,该方法考虑了节点局部有向交互特征与全局交互特征。利用节点的行为特征定义了节点活跃度。 采用关系强度作为边的权重,活跃度作为节点权重形成了加权社会网络。基于PageRank算法的思想,提出了两个改进算法,算法采用节点权值作为阻尼系数,在迭代式过程用边的权重代替了PageRank算法中的入边和。分别选择国内外具有代表性的2个社交网络上的数据集进行大量实验,并分别选择了不同的方法作为比较,实验结果表明改进算法能较好地发现加权社会网络中的重要节点。     

A block-based generative model for attributed network embedding

Attributed network embedding has attracted plenty of interest in recent years. It aims to learn task-independent, low-dimensional, and continuous vectors for nodes preserving both topology and attribute information. Most of the existing methods, such as random-walk based methods and GCNs, mainly focus on the local information, i.e., the attributes of the neighbours. Thus, they have been well studied for assortative networks (i.e., networks with communities) but ignored disassortative networks (i.e., networks with multipartite, hubs, and hybrid structures), which are common in the real world. To model both assortative and disassortative networks, we propose a block-based generative model for attributed network embedding from a probability perspective. Specifically, the nodes are assigned to several blocks wherein the nodes in the same block share the similar linkage patterns. These patterns can define assortative networks containing communities or disassortative networks with the multipartite, hub, or any hybrid structures. To preserve the attribute information, we assume that each node has a hidden embedding related to its assigned block. We use a neural network to characterize the nonlinearity between node embeddings and node attributes. We perform extensive experiments on real-world and synthetic attributed networks. The results show that our proposed method consistently outperforms state-of-the-art embedding methods for both clustering and classification tasks, especially on disassortative networks.

     

基于元路径与节点属性的合著关系预测

在异构社会网络中,合著关系的预测是具有代表性的一类关系预测,与同构网络的链接预测方法在节点表示、网络构造等方面存在较大差异。综合考虑异构社会网络特有的元路径信息和节点属性特征,提出了节点的复合向量化表示：将节点的TF-IDF特征与基于Metapath2vec算法的向量化表示相结合;在元路径的表示上采取元路径中同类型节点归并重构的方法,以提取元路径中同类型节点间的隐含信息;并通过卷积神经网络（CNN）实现学术网络的合著关系预测。实验结果表明,节点的复合向量化表示及重构元路径方法可以更好地表征异构社会网络,与其他方法对比中均获得更好的预测评价指标。     

基于网络嵌入与局部合力的复杂网络社区划分算法

社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。     

基于节点相似性度量的社团结构划分方法

针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构, 性能比标签传播算法(LPA)、GN(Girvan-Newman)、CNM(Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.     

面向属性网络的重叠社区发现算法

针对现实世界的网络节点中包含大量属性信息并且社区之间呈现出重叠特性的问题,提出了一种面向属性网络的重叠社区发现算法。融合网络的拓扑结构和节点属性定义了节点的密集度和间隔度,分别用于描述社区内部连接紧密和外部连接松散的特点。基于密度峰值聚类的思想搜索局部密度中心作为社区中心,在此基础上给出了非中心节点关于各个社区的隶属度的迭代计算方法,实现了重叠社区的划分。在真实数据集上进行了仿真实验,实验结果表明所提算法相对于LINK、COPRA和DPSCD能获得更好的社区划分结果。     

基于Node2Vec的重叠社区发现算法

针对目前基于种子节点选择的社区发现算法在准确性和复杂度等方面存在的不足, 提出了一种基于Node2Vec的重叠社区发现算法. 首先, 使用Node2Vec算法学习到网络中每个节点的向量表示, 用以计算节点间的相似度, 其次, 利用节点影响力函数计算节点影响力并找出种子节点, 然后基于每个种子节点进行社区的扩展优化, 最终挖掘出高质量的重叠社区结构. 本文选取多个真实网络进行了对比实验, 结果表明, 本文所提出的算法能够在保证良好稳定性的前提下发现高质量的社区结构.     

基于连边相似度的重叠社区发现算法研究

针对GN算法在发现重叠社区时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于网络图中连边相似度划分连边集的重叠社区发现算法EGN。算法依据网络图的连边集进行划分,每一条边被划分到某个特定的社区,而一个节点可以关联多条连边,因此节点可以被划分到不同的社区,从而发现重叠社区。EGN算法首先需要构造网络节点之间连边关系的边图;然后根据边图中节点的关系计算网络图中连边的相似度,在节点之间相似度的基础上提出了连边之间相似度的计算方法;再按照相似度由小到大对边图删除边,构建出边图的树状图。树状图的每一层对应网络的一个划分,采用划分密度函数来衡量划分的质量,以此寻找最优的划分。最后将算法应用到Zachary空手道俱乐部网络中,并与GN算法进行对比,实验结果表明EGN算法能够很好地发现重叠社区。     

A new opinion leaders detecting algorithm in multi-relationship online social networks

Opinion leaders in online social networks are important for various fields such as public opinion propagation, marketing management, administrative science and even politics. There are often many kinds of relationships in an online social network. Detecting and identifying opinion leaders depending on any one kind of relationship is inaccurate. In this paper, node importance analysis in multi-relationship online social networks was proposed by signalling based on Multi-subnet Composited Complex Networks Model, and considering the characteristics of multiple relationships which would interrelate with each other. Through node importance under multiple relationships, the novel opinion leader detecting algorithm in multi-relationship online social networks is proposed and approved to be efficient by experiments described in this paper.     

融合属性信息的异质网络嵌入方法

现有的异质网络嵌入方法不仅忽略了网络中的异质边及其对节点嵌入的不同影响,还未考虑到网络结构与节点属性的融合。为此提出了一种融合属性信息的异质网络嵌入方法（SHANE）。将序列到序列（seq2seq）模型应用到依据边类型划分的子图中,无缝融合节点的结构信息和属性信息,同时捕捉节点的高阶语义信息。实验表明,SHANE在两个不同类型的数据集中进行链接预测任务,可以取得相对显著的效果。     

基于节点属性的社区发现博弈算法

提出一种基于节点属性的社区发现博弈算法G_NA（game algorithm based on node attributes for community detection）。将社区发现的过程看做网络中节点的博弈,当所有节点都不能提高自身收益时,博弈结束。首先,G_NA提出基于节点度属性的收益函数;然后,在迭代过程中,节点按照重要度从大到小排序,并依次选择策略提高收益;最后,将提出的算法与现有算法分别在不同的真实网络和人工网络上进行对比实验,结果表明提出的算法优于其他算法。     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.