本文選題：在線　切入點：非負矩陣分解　出處：《電子學報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有的在線社團檢測方法大多僅從增量相關(guān)的節(jié)點和邊出發(fā),難以有效挖掘社團結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化特性問題,提出了一種基于圖流在線非負矩陣分解的社團檢測方法.首先將網(wǎng)絡中持續(xù)到達的圖數(shù)據(jù)按照流式數(shù)據(jù)進行存儲和預處理,然后借鑒梯度下降思想,采用在線非負矩陣分解架構(gòu),根據(jù)不同時刻達到的圖流序列,實時迭代更新社團歸屬矩陣,并通過有效的學習率和緩存策略設(shè)置,保證了圖流處理的收斂性和合理性.實驗結(jié)果表明,相比于已有在線社團檢測方法,該方法具備更高的社團檢測精度.
[Abstract]:For the existing online community detection methods are mostly based on incremental nodes and edges, it is difficult to effectively mine the dynamic characteristics of community structure. A community detection method based on on-line non-negative matrix decomposition of graph stream is proposed. Firstly, the continuously arrived graph data in the network is stored and preprocessed according to the flow data, and then the gradient descent idea is used for reference. The online nonnegative matrix decomposition architecture is used to update the community ownership matrix iteratively according to the sequence of graph flow at different times, and the learning rate and cache policy are set effectively. The convergence and rationality of graph flow processing are guaranteed. The experimental results show that the proposed method has a higher accuracy than the existing online community detection methods.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學基金創(chuàng)新群體(No.61521003);國家自然科學基金(No.61171108) 國家973重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(No.2012CB315901,No.2012CB315905) 國家科技支撐計劃(No.2014BAH30B01)
【分類號】：O157.5

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本文編號：1562193