基于图流在线非负矩阵分解的社团检测

发布时间：2018-03-03 18:30

  本文选题：在线　切入点：非负矩阵分解　出处：《电子学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有的在线社团检测方法大多仅从增量相关的节点和边出发,难以有效挖掘社团结构的动态变化特性问题,提出了一种基于图流在线非负矩阵分解的社团检测方法.首先将网络中持续到达的图数据按照流式数据进行存储和预处理,然后借鉴梯度下降思想,采用在线非负矩阵分解架构,根据不同时刻达到的图流序列,实时迭代更新社团归属矩阵,并通过有效的学习率和缓存策略设置,保证了图流处理的收敛性和合理性.实验结果表明,相比于已有在线社团检测方法,该方法具备更高的社团检测精度.
[Abstract]:For the existing online community detection methods are mostly based on incremental nodes and edges, it is difficult to effectively mine the dynamic characteristics of community structure. A community detection method based on on-line non-negative matrix decomposition of graph stream is proposed. Firstly, the continuously arrived graph data in the network is stored and preprocessed according to the flow data, and then the gradient descent idea is used for reference. The online nonnegative matrix decomposition architecture is used to update the community ownership matrix iteratively according to the sequence of graph flow at different times, and the learning rate and cache policy are set effectively. The convergence and rationality of graph flow processing are guaranteed. The experimental results show that the proposed method has a higher accuracy than the existing online community detection methods.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金创新群体(No.61521003);国家自然科学基金(No.61171108) 国家973重点基础研究发展计划(No.2012CB315901,No.2012CB315905) 国家科技支撑计划(No.2014BAH30B01)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1562193