【摘 要】
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动态复杂网络因其能够建模许多现实世界复杂系统而受到广泛关注。动态网络演化和社团检测是动态复杂网络分析的核心任务。目前已有的动态网络表示学习方法大多只考虑了网络的演化特性以及低阶的结构信息,而忽略了高阶的社团信息。本文利用表示学习技术在捕捉网络演化模式的同时对节点添加社团级的约束,从而提高节点表示能力;随后,基于网络表示设计出面向较大规模网络的动态社团检测模型。本文的主要研究内容如下:首先,探究了社
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动态复杂网络因其能够建模许多现实世界复杂系统而受到广泛关注。动态网络演化和社团检测是动态复杂网络分析的核心任务。目前已有的动态网络表示学习方法大多只考虑了网络的演化特性以及低阶的结构信息,而忽略了高阶的社团信息。本文利用表示学习技术在捕捉网络演化模式的同时对节点添加社团级的约束,从而提高节点表示能力;随后,基于网络表示设计出面向较大规模网络的动态社团检测模型。本文的主要研究内容如下:首先,探究了社团结构和网络演化特性对动态网络表示的影响,并提出了动态变分自编码模型Com Dyn VAE。该模型利用变分自编码器不仅有效地整合来自低阶的网络结构信息和高阶的社团信息,而且相较于自编码器提升了模型的鲁棒性。同时,在目标函数中添加了网络演化正则项,保证了网络演化的平滑性。该模型有效地提升了动态网络的的节点表示能力。然后,探究了基于网络表示学习的动态社团检测模型的构建,并提出了基于变分自编码器的无监督动态社团检测模型VGRGMM。该模型通过在变分自编码器中引入高斯混合模型来融入节点的社团先验信息,并利用RNN的变体来捕捉网络的演化特性,同时利用变分贝叶斯对模型的参数进行严格的推导,从而直接得到社团检测结果。该模型有效地提升了动态社团检测的精度及动态网络节点表示能力。最后,通过对海洋灾害领域论文互引网络的分析,得出此领域的科研方向划分及科研方向演化。同时通过分析天津大学专利合作网络,得出专利合作网络的演化特征。以进一步印证本文提出模型的有效性。综上,本文针对动态复杂网络社团检测以及演化问题开拓了新思路,扩展了表示学习在动态网络研究中的应用。提出的基于网络表示学习的无监督动态社团检测模型能够有效地提取出较大规模科学文献网络的动态社团划分及演化规律。
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