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基于语义路径的异质网络社区发现方法

吴奇; 陈福才; 黄瑞阳; 常振超 电子学报 2016年第06期

摘要:社区发现是社会网络研究的热点问题,综合利用社会网络中不同对象间的异质信息,可以更加有效地挖掘网络中的社区结构.针对传统的社区发现方法无法有效地利用异质信息的问题,本文提出了一种基于语义路径的异质网络社区发现方法,该方法首先定义网络中的语义路径,通过语义路径来衡量不同类型对象间的异质信息相似度,然后以此构造可靠性矩阵,作为半监督非负矩阵分解的正则化约束项,进而实现异质网络的社区划分.在真实数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够更准确地发现异质网络中的社区结构.

关键词:异质网络社区发现语义路径非负矩阵分解

单位:国家数字交换系统工程技术研究中心; 河南郑州450001

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