社区发现驱动的网络嵌入模型研究

"以社区发现为导向的网络嵌入模型研究.pdf" 是一篇关于网络嵌入技术在社区发现中应用的科研论文。该论文探讨了如何改进网络嵌入方法，以更好地捕捉社交网络中的社区结构。 文章指出，社交媒体网络中丰富的信息和复杂的节点关系形成了独特的社区结构，而传统的网络分析方法在处理这种复杂数据时可能会丢失关键信息。网络表示学习作为一种有效手段，能够将复杂的网络数据转化为低维向量，保持原有特征。然而，现有的网络嵌入模型通常仅关注节点的拓扑结构，忽视了社区结构的重要性。 作者们提出了一个新的模型——社区发现导向的网络嵌入模型（CommunityDetection-oriented Network Embedding，简称CDNE）。CDNE旨在结合节点的属性特征、拓扑特征以及社区特征，通过非负矩阵分解技术生成能反映网络局部和全局特性的节点向量表示。这个模型的创新之处在于它不仅考虑了节点间的连接，还特别针对社区发现任务进行了优化。 论文进一步介绍了一个基于CDNE的两阶段社区发现算法。第一阶段，通过模块度增量最大化策略选择待合并的社区；第二阶段，根据已合并的社区重新构建网络，并再次进行社区检测。这样的交替迭代过程旨在提升社区发现的准确度。 实验部分，作者在真实数据集上验证了CDNE模型和两阶段社区发现算法的有效性和可行性，结果证明了所提出的方法在社区发现任务中的优越性。 关键词：社区发现、网络嵌入、拓扑特征、社区特征 这篇论文深入研究了网络嵌入技术在社区发现中的作用，提出了一种新的模型和算法，对于理解和改进社交网络分析具有重要意义，尤其在社区结构的识别和理解方面。