局部协同选择聚类的多视角社区发现研究

• 作者: 于悦 卢罡 郭俊霞
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 多关系网络 社区发现 多视角聚类 局部协同选择
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 20-27
• 页数: 8页
• 字数: 7247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006157

摘要

近年来,随着各种网络应用平台愈演愈烈,多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构.鉴于传统单视角社区发现算法在划分时无法同时考虑多种因素,本文将在多视角原理上提出一种基于局部协同选择聚类的多视角社区发现模型,该模型中主要解决了传统多视角聚类算法的条件限制问题(节点,聚类个数和充分的属性信息)和过度调整问题.首先,构建选择调节矩阵来训练各视角中的共同部分节点集,并集成其共同节点的社团结构,然后,构建局部优化矩阵将共同节点结构做为训练集,利用核岭回归(KRR)原理完成各视角中孤立节点的划分,最后通过UCI数据集和DBLP数据集来分别验证聚类精度和算法适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢罡	北京化工大学信息科学与工程学院	19	80	5.0	7.0
2	郭俊霞	北京化工大学信息科学与工程学院	15	79	5.0	8.0
3	于悦	北京化工大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0