M-NMF示例实现：社区保留网络嵌入技术

资源摘要信息: "M-NMF 是社区保留网络嵌入（Community Preserving Network Embedding）算法的一个示例实现，该算法的相关论文发表在AAAI 2017会议上。该实现要求使用MATLAB编程环境，以运行 MNMF.m 这一核心功能文件。MNMF 函数的输入参数包括 S, M, U, H, C, B1, B2, alpha, beta, lambda 等，其中 S 是包含一阶和二阶邻近度信息的矩阵。该资源的作者是Xiao Wang，可通过 *** 联系。该示例实现属于社区检测、网络嵌入、非负矩阵分解、网络表示学习等研究领域。" 知识点详细说明： 1. 网络嵌入（Network Embedding）：网络嵌入是将网络中的节点转换为低维空间中具有语义信息的向量的过程，以便于后续的网络分析与学习任务。网络嵌入技术在社区检测、链接预测、节点分类等任务中发挥重要作用。 2. 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）：NMF 是一种矩阵分解技术，其中输入矩阵和分解后的因子矩阵都是非负的。在社交网络分析中，NMF 可以用来发现网络中潜在的社区结构或主题。 3. 社区保留网络嵌入（Community Preserving Network Embedding）：该算法的核心思想是在网络嵌入过程中保留网络社区信息，即嵌入向量能够反映节点的社区属性。社区是网络中高度互连的节点集合，社区的存在往往能揭示网络的内在结构和功能。 4. MATLAB 环境：MATLAB 是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于工程计算、数据分析以及算法开发。对于本示例实现而言，开发者需要安装并配置MATLAB环境来运行MNMF.m 文件。 5. 实现细节：在给定的标题和描述中提到的函数 MNMF 接受一系列输入参数，其中 S 参数包含了网络的一阶和二阶邻近度信息。一阶邻近度通常表示节点之间的直接连接关系，二阶邻近度则关注节点间间接的连接关系。参数 B1 和 B2 可能与正则化项相关，用以控制嵌入表示的某些属性。而 alpha, beta, lambda 可能是正则化参数，用于平衡不同目标或约束条件下的损失函数。 6. 应用场景：此算法与实现可以应用于多种网络分析任务，例如社区结构的检测与分析、网络可视化以及网络的特征提取和降维等。 7. 相关标签：社区检测、网络嵌入、非负矩阵分解、网络表示学习、MATLAB。这些标签指明了该资源属于的领域以及可能的使用场景。 8. 压缩包子文件命名："M-NMF-master" 表明这是一个以M-NMF为主题的项目的主分支版本，通常包含原始代码、相关文档和使用说明等。 总结：M-NMF 是社区保留网络嵌入算法的一个示例实现，通过MATLAB语言编写。该算法关注于网络嵌入过程中社区信息的保留，以期在网络分析和机器学习任务中获得更好的性能。这一实现为网络科学家、数据分析师以及机器学习工程师提供了一种有效工具，用于在低维空间中捕捉和保留网络结构的复杂属性。