基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，属于复杂网络分析技术领域，解决了现有网络重叠聚类方法忽视网络中结构信息以及检测结果敏感于模型及其算法构建而解释性弱的技术问题。其技术方案为：包括步骤：第一步，构建网络邻接矩阵；第二步，采用生成框架构建基本模型；第三步，构建基于网络拓扑相似度的图正则并融入基本模型形成联合模型；第四步，联合模型基于更新规则获取非重叠聚类结构；第五步，基于不同类别相似的三支决策寻找具有重叠结构的类别；第六步，基于顶点与类别相似再划分内部的重叠顶点；第七步，找出最终重叠聚类结构。本发明专利技术的有益效果为：实现具有复杂结构的网络重叠聚类、提高模型解释。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及复杂网络分析，具体涉及一种基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法。

技术介绍

1、在复杂网络中，挖掘其中类别是一个重要的研究领域。网络中类别是由具有紧密链接的顶点组成的子图，它们可以帮助我们理解网络中的群体行为和信息传播。然而，传统的网络聚类方法往往只能将每个顶点分配到一个类别中，而在现实世界中，一个顶点可能同时属于多个类别，这被称为网络重叠聚类。

2、为了解决复杂网络中重叠聚类的问题，研究者们提出了许多不同方法。然而，它们未考虑复杂网路中存在的一些结构信息，诸如，分层结构、异配结构等。这些结构导致检测得到的类别出现不同类型、内部松散的结构。已有的重叠聚类方法基于生成框架，依赖顶点-类别隶属度进行类别识别，敏感于模型及其算法的构建。相比较，三支决策运用处理不确定性问题的策略识别类别间重叠结构，过程更自然，模型及其算法的解释性好、构建泛化。因此，具有竞争力的网络重叠聚类方法应当考虑复杂网络中的结构信息和运用三支决策识别重叠类别。

3、经对现有技术的检索调研，jin等人2019年在国际期刊《physica a》上发表文本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤S1，拓扑信息的形式化如下：网络拓扑信息表示为邻接矩阵X＝{xij}∈Rn×n，其中xij＝1表示顶点之间存在链接，xij＝0表示它们之间不存在链接。

3.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括如下步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤s1，拓扑信息的形式化如下：网络拓扑信息表示为邻接矩阵x＝{xij}∈rn×n，其中xij＝1表示顶点之间存在链接，xij＝0表示它们之间不存在链接。

3.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤s2，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于三支的图正则化非负矩阵分解重叠聚类方法，其特征在于，所述步骤s3，具体包括如下步骤：

5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹金鑫，邹晓阳，鞠恒荣，丁卫平，马星如，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：

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