【摘 要】
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针对现有的在线社团检测方法大多仅从增量相关的节点和边出发,难以有效挖掘社团结构的动态变化特性问题,提出了一种基于图流在线非负矩阵分解的社团检测方法.首先将网络中持
【基金项目】
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国家自然科学基金创新群体（No.61521003）,国家自然科学基金（No.61171108）, 国家973重点基础研究发展计划（No.2012CB315901,No.2012CB315905）, 国家科技支撑计划（No.2014BAH30B01）
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针对现有的在线社团检测方法大多仅从增量相关的节点和边出发,难以有效挖掘社团结构的动态变化特性问题,提出了一种基于图流在线非负矩阵分解的社团检测方法.首先将网络中持续到达的图数据按照流式数据进行存储和预处理,然后借鉴梯度下降思想,采用在线非负矩阵分解架构,根据不同时刻达到的图流序列,实时迭代更新社团归属矩阵,并通过有效的学习率和缓存策略设置,保证了图流处理的收敛性和合理性.实验结果表明,相比于已有在线社团检测方法,该方法具备更高的社团检测精度.
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