非负矩阵MapReduce梯度下降半监督社区发现算法

• 作者: 肖君 赵霞 魏霖静
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵 MapReduce并行 梯度下降 半监督 社区发现
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 137-142,198
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.04.025

摘要

为提高社区发现算法性能和计算效率,提出一种非负矩阵MapReduce梯度下降半监督社区发现算法.两个矩阵间存在的Frobenius平方范数差异以及Kullback-leibleer (KL)散度,构建社区发现的矩阵迹优化规则;利用梯度下降法对社区非负矩阵进行求解,并构建基于MapReduce的并行计算方式,同时给出算法的计算复杂度分析.该方法在社区发现过程中无需全程人工参与,是一种半监督社区发现方式.通过仿真实验显示,该算法在社区发现精度、计算效率、模块度、模块密度等指标上要优于选取的对比方法,验证了算法有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏霖静	甘肃农业大学信息科学与技术学院	61	105	5.0	6.0
2	赵霞	甘肃农业大学信息科学与技术学院	31	80	5.0	7.0
3	肖君	甘肃省计算中心系统集成部	2	0	0.0	0.0