基于潜在表示和图正则非负矩阵分解的属性社区检测方法.pdf

本发明提出了一种基于潜在表示和图正则非负矩阵分解的属性社区检测方法,主要解决现有方法对于网络中丰富的属性信息利用不充分的问题。方案包括:1)输入网络数据;2)对数据进行处理,计算属性信息的亲和矩阵;3)定义并初始化两个转移矩阵;4)定义并初始化与拓扑图和属性图相关的三个非负矩阵分解因子矩阵;5)设置迭代,获取三个非负矩阵分解因子矩阵和两个转移矩阵的更新公式;6)循环迭代得到更新后的最终节点成员分布矩阵和最终属性类分布矩阵7)根据迭代更新得到的最终矩阵判别节点所属社区,得到社区检测结果并输出。本发明能够充分利用网络中丰富的属性信息,有效提高了社区分布检测的准确度。