一种基于多视角数据融合的网络社区检测算法

• 作者: 耿君锋 范超 马晓峰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 社区检测 数据缺失 多视角 数据融合
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 304-308,319
• 页数: 6页
• 分类号: TP181|TP39
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.07.054

摘要

针对网络社区检测中部分用户节点数据信息缺失问题,对数据缺失情况下多视角异构社区检测问题进行了研究,提出部分节点数据缺失的融合社区检测方法.该方法构造了两种处理缺失数据的正则项,一种是在进行不同视角数据间融合时,对缺失数据的用户不参与融合;另一种是利用缺失数据用户的其他视角的最近邻数据信息作为替代信息,参与视角之间的融合.在此基础上,提出基于两种正则项的异构多视角社区检测算法.在社交网络数据集上的检测实验结果表明,所提出的检测算法能更好地解决多视角社区检测中存在的视角性能差别大、数据缺失等问题,获得真实、可靠的社区检测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范超		11	68	3.0	8.0
2	马晓峰		3	1	1.0	1.0
3	耿君锋	国防科技大学信息通信学院	1	0	0.0	0.0