一种基于最优网络结构的网络社团发现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，1)从原始网络结构中，面向网络社团发现生成最优网络结构；2)基于最优网络结构，为网络节点学习向量表示；3)基于网络节点表示，使用机器学习聚类算法对网络节点进行划分，从而得到网络的社团结构。本发明专利技术所公开的基于最优网络结构的网络社团发现方法，同现存的社团发现方法相比，通过数据驱动的策略可以自适应于现实世界中各种网络类型，更具有应用广泛性；同时，考虑并消除了原始网络结构中模糊社团结构的社团间边连接对社团发现的不利影响，通过更细粒度边连接关系的最优网络结构进行更准确、更稳健的社团发现，具有实际应用的优势。

A method of community discovery based on optimal network structure

【技术实现步骤摘要】
一种基于最优网络结构的网络社团发现方法
本专利技术属于复杂网络分析领域，具体涉及一种基于最优网络结构的网络社团发现方法。
技术介绍
社团结构是复杂网络中常见的结构现象，在社交网络、生物网络和学术论文引用网络中都普遍存在。发现识别网络中社团结构是深入分析网络数据的基础，其主要有两个方面的作用：首先，可以对整个网络结构在全局视角下分析网络中节点间涌现出的宏观连接交互关系，而非局限于局部的边连接关系；其次，在大规模网络分析中，通过社团发现将网络分为多个子网络分别分析再汇总，可以消除对整个网络分析时因规模过大而带来的困难。网络上的社团发现任务可以视为对网络划分，将所有节点分组以尽可能使组内的连通性强于组间的连通性。传统的社团发现方法大多面向社团发现为网络划分设计一个衡量指标，通过优化该指标来得到反映网络社团结构的最优划分。但是在实际应用中，由于这些指标是预先设定的，无法灵活的适应真实世界中各种的网络类型，是这些方法往往只能适用于某类特定网络；同时，人工设计这类指标是一项极为耗时耗力的工作，开发成本巨大。近年来，出现了基于网络表示学习的社团发现方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，面向网络社团发现的最优网络结构生成：对目标网络G，使用邻接矩阵A∈{0,1}

【技术特征摘要】
1.一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，面向网络社团发现的最优网络结构生成：对目标网络G，使用邻接矩阵A∈{0,1}n×n表示其原始的网络结构，其中，当G中节点对(vi,vj)间存在边时，A中对应元素aij＝1，否则，aij＝0；基于邻接矩阵A，生成适合网络社团发现的最优网络结构W；
步骤2，基于最优网络结构的网络节点表示：基于最优网络结构W，为每个节点学得一个实值向量表示z∈R^m；在节点表示学习中，充分保留各节点所在网络局部的结构特征，并将W中包含的网络社团结构信息抽取映射到节点表示z中；
步骤3，基于网络节点表示的网络社团发现：对目标网络G中节点集合基于其包含了丰富社团信息的节点表示，通过常用的机器学习聚类算法将整个节点集合划分为不同的社团其中c为社团个数。


2.根据权利要求1所述的一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，其特征在于，步骤1中，基于邻接矩阵A，生成适合网络社团发现的最优网络结构W：首先，在局部结构上，对矩阵A中aij＝1对应的节点对(vi,vj)，根据vi,vj的各自邻域结构的相似度来评估两节点之间的边连接强度，从而通过更细粒度化的边连接关系来区别并弱化非属同一社团节点间边连接关系的强度；然后，在全局结构上，通过谱分析的方法来识别并删除或弱化社团间的边连接，来使生成的最优网络结构W具有更清晰的社团边界。


3.根据权利要求1所述的一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，其特征在于，步骤1中，面向网络社团发现的最优网络结构生成中，对于最优网络结构W∈[0,1]n×n，其满足的约束包括：
(1)对网络G中任意节点vi，满足其中，为vi的邻居节点集合，从而标准化节点vi同其所有邻居节点间的连接关系强度；同时，对任意节点有wij≥0，否则wij＝0，从而表明仅对有边连接的节点对间关系强度进行评估；
(2)基于图理论，定义网络结构W的拉普拉斯矩阵为LW＝D-(WT+W)/2，其中，为对角矩阵，对角元素令LW满足rank(LW)＝n-c，从而使各社团在网络上组成的连通簇边界更明显，以在网络结构W上突显出网络的社团结构；
为满足以上约束，最优网络结构W的学习方式为：



其中，矩阵令参数λ充分大，通过最小化可使上述约束(2)成立；集合则包含了约束(1)α为权衡目标函数前两部分的参数，d(vi,vj)度量节点vi,vj邻域结构的差异度；由于W各行相互独立，故可按行依次更新，对wi的更新方式为：



其中，向量且ai∈{0,1}n为临界矩阵A的第i行。


4.根据权利要求3所述的一种基于最优网络结构的网络社团发现方法，其特征在于，具体的更新步...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗敏楠，董怡翔，郑庆华，秦涛，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61