【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图数据处理，特别是一种用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，旨在提高社区检测的准确性和效率，特别适用于处理大规模属性图数据。
技术介绍
1、首先，多层级加权分布核图嵌入方法在处理极大规模的图数据时，尽管提出了动态调整嵌入层数和特征维度的策略，但在实际应用中，这种动态调整机制可能导致计算资源的过度消耗。特别是在层数和特征维度增加时，所需的计算复杂度和内存使用量会显著增加。这种资源消耗在特定的硬件环境下可能变得难以管理，尤其是对于资源受限的应用场景。其次，虽然引入了密度感知的聚类算法来动态调整聚类参数，以更准确地划分不同密度的社区，这种方法依赖于精确的密度估计和参数调整。然而，密度的准确估计在实际中往往受到图数据本身特性的限制，如噪声数据和异常值的存在可能会干扰密度评估，从而影响聚类结果的准确性。此外，聚类参数的动态调整需要依据具体的图数据特性，这要求对图数据有深入的理解和分析，增加了方法的使用门槛。再者，多层级加权分布核图嵌入方法虽然在理论上具有处理不同类型图数据(无权图和有权图)的潜力，但在实际操作中，不同类型图数据的...
【技术保护点】
1.用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，其特征在于：包括以下组件和步骤：
2.根据权利要求1所述的用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，所述的预处理模块通过动态归一化策略对输入的属性图进行归一化处理，考虑数据分布特性自适应调整归一化函数，以保留数据的分布特性；同时，采用基于节点属性相似度的加权方法构建邻接矩阵，并进一步融合节点间交互的多维度信息包括连接频率和时间因素，进行多维度加权，构建加权邻接矩阵，以反映图中节点间的权重信息。
3.根据权利要求1所述的用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，所述的加权分布核构建模块，其特征在于，该...
【技术特征摘要】
1.用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，其特征在于：包括以下组件和步骤：
2.根据权利要求1所述的用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，所述的预处理模块通过动态归一化策略对输入的属性图进行归一化处理，考虑数据分布特性自适应调整归一化函数，以保留数据的分布特性；同时，采用基于节点属性相似度的加权方法构建邻接矩阵，并进一步融合节点间交互的多维度信息包括连接频率和时间因素，进行多维度加权，构建加权邻接矩阵，以反映图中节点间的权重信息。
3.根据权利要求1所述的用于社区检测的多层级加权分布核图嵌入方法，所述的加权分布核构建模块，其特征在于，该模块综合考量节点的属性分布和节点度分布信息，采用孤立核函数计算节点间的分布相似度，并根据节点分布的具体特性动态调整加权分布核中的权重；
4.根据权利要求1所述的用于社区检测的多层级加权...
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