【摘 要】
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随着现代通信技术的高速发展,各种复杂多样的网络大数据出现在我们眼前,目前这些复杂网络是网络分析研究的热点之一。社区发现作为复杂网络中的一个重要问题,对其进行研究具有重要的理论意义和应用价值。由于在衡量社区发现的关系是非负的,以及非负矩阵分解(NMF)具有良好的物理解释性和通用性,所以本文采用非负矩阵分解作为解决社区发现问题的工具。经过研读众多学者的文章发现,仅通过拓扑信息的非负矩阵分解方法对社区发
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随着现代通信技术的高速发展,各种复杂多样的网络大数据出现在我们眼前,目前这些复杂网络是网络分析研究的热点之一。社区发现作为复杂网络中的一个重要问题,对其进行研究具有重要的理论意义和应用价值。由于在衡量社区发现的关系是非负的,以及非负矩阵分解(NMF)具有良好的物理解释性和通用性,所以本文采用非负矩阵分解作为解决社区发现问题的工具。经过研读众多学者的文章发现,仅通过拓扑信息的非负矩阵分解方法对社区发现往往出现相对较低的准确率。而考虑实际的背景信息产生的成对约束能够有助于社区的检测,本文旨在通过利用背景信息(即先验信息)来实现性能的改进,根据现在已有方法进行分析和探讨,在其他优秀学者的基础上进行改进,提出了一种新颖的成对约束非负矩阵分解方法(PCNMF),能够有效地提高社区检验的结果。通过对现有的方法的比较,发现PCNMF在无向网络结构中取得更好的效果;且现有的方法很少应用到有向网络情况,故将现有方法推广到有向网络中,发现只有PCNMF能够保持稳定性,表现出良好的效果。
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