基于标记关系的多标记社团发现算法

• 作者: 任义强 施蕾 李娜 潘志松 薛胶
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记 标记关系 非负矩阵分解 社团发现
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 363-374
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 8901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.02.018

摘要

真实世界的对象具有多义性,具有非单一的多种标记.对于多标记的学习,现阶段的工作虽然能够利用标记间的重用评分分析多标记间的关系,但是尚不能直观挖掘出多标记的关系结构,也不能准确掌握多标记的主从关系以及多标记的重要性排名情况.而非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)方法能对有关联的节点进行有效的社团划分,发掘关联节点的潜在关系,因此利用NMF方法对多标记关系进行社团结构分解成为有价值的研究内容.本文提出多标记社团发现算法,有效地对多标记进行挖掘,发现其中的社团结构,得到多标记的社团关系,并且能够对多标记节点的重要程度排序,分析多标记的主从结构,验证多标记关系算法的有效性,挖掘出其中隐藏的价值,这对于多标记的研究具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娜	解放军理工大学指挥信息系统学院	25	64	4.0	7.0
3	潘志松	解放军理工大学指挥信息系统学院	47	385	9.0	17.0
4	施蕾	解放军理工大学指挥信息系统学院	9	76	4.0	8.0
7	任义强		2	4	1.0	2.0
8	薛胶	解放军理工大学指挥信息系统学院	1	3	1.0	1.0