【摘 要】
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提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension,NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠
【机 构】
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福建师范大学数学与信息学院,福建福州350117;福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室,福建福州350117
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提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension,NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠密度,从而提高非负矩阵分解在社区发现中的表现.结构扩展过程使节点将自身结构以一定的比例传递给周围的节点,从而使相邻节点间能够得到对方的拓扑结构信息.该过程构造了新的特征矩阵,使非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)更好地适用于社区发现,在图正则化的半监督任务中能更好地融合先验信息.在人工网络和真实网络上进行试验验证的结果表明,NMF-SE算法有效提高了复杂网络社区发现的准确性.
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