【摘 要】
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针对现有网络约简方法未考虑隐含社团的问题,提出一种基于社团预测的网络约简算法,通过图嵌入预测网络中隐含的社团关系,提高约简网络的准确度。将网络中的节点表示为欧式空
【基金项目】
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河南省科技攻关基金项目（172102210111、172102210441）,公安部技术研究计划基金项目（2016JSYJB38）
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针对现有网络约简方法未考虑隐含社团的问题,提出一种基于社团预测的网络约简算法,通过图嵌入预测网络中隐含的社团关系,提高约简网络的准确度。将网络中的节点表示为欧式空间中的向量,通过节点在网络中的位置关系学习向量表示,通过层次聚类对节点进行划分,预测隐含社团,对每一层次的聚类进行网络约简。在大规模社交网络数据集上的实验结果表明,采用该方法能够在百万级大规模网络中得到更高质量的精简网络,在大规模网络的分析、挖掘及可视化等方面有广泛用途。
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