×
李树东;蒋来源;吴晓波;韩伟红;赵大伟;王震（Wang，Zhen）

一种基于深度学习的加权网络社区检测算法。 （英文） Zbl 1509.91030号

申请。数学。计算。 401，文章ID 126012，10 p.（2021）.
摘要：目前，社区检测方法主要集中在未加权网络的调查上。然而，现实世界中的网络总是很复杂，未加权的网络不足以反映现实世界对象之间的连接。因此，本文提出了一种基于深度稀疏自动编码器的社区检测算法。首先，识别节点的二阶邻居，然后我们可以获得节点二阶邻居的路径权重矩阵。我们将路径权重矩阵与节点的加权相邻路径相结合，得到了相似矩阵，该矩阵不仅可以反映网络拓扑中连接节点之间的相似关系，还可以反映节点与二阶邻居之间的相似性关系。然后，基于无监督深度学习方法，通过构造深度稀疏的自动编码器，可以获得具有较强表达网络特征能力的特征矩阵。最后，采用K-means算法对低维特征矩阵进行聚类，得到群落结构。实验结果表明，与4种典型的社区检测算法相比，本文提出的算法能够更准确地识别社区结构。此外，参数实验结果表明，与直接使用高维邻接矩阵的K-means算法发现的社区结构相比，本文中WCD算法检测的社区结构更准确。

引用于1文件

MSC公司：

91天30分 社交网络；意见动态
05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面）
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

社区检测;加权网络;深度学习;二阶邻域

软件：

图形库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Li}等人，应用。数学。计算。401，文章ID 126012，10 p.（2021；Zbl 1509.91030）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Chen，L。；Hao，G。；李，Z。；高，X。；Li，S.，多游戏协同进化解决了网络人口的社会困境，应用。数学。计算。，341, 402-407 (2019) ·兹比尔1429.91051
[2] Zhang，Y。；吴，B。；宁，N。；宋，C。；Lv，J.，《社交网络中的动态主题社区检测：生成模型方法》，IEEE Access，774528-74541（2019）
[3] 赵，D。；Wang，L。；徐，S。；刘，G。；韩，X。；Li，S.，免疫和攻击复合网络的重要层节点，CSF，105，169-175（2017）·兹比尔1380.90079
[4] 朱，P。；王，X。；贾，D。；郭毅。；李，S。；Chu，C.，《研究囚徒困境博弈中节点声誉和边缘策略的共同演化》，Appl。数学。计算。，386, 125474 (2020) ·Zbl 1497.91043号
[5] 赵，D。；肖·G。；王，Z。；Wang，L。；徐，L.，《复用网络的最小支配集：定义、应用和识别》，IEEE Trans。系统。人类网络。(2020)
[6] 赵，D。；Wang，L。；王，Z。；Xiao，G.，《多重网络中的病毒传播和补丁分布：建模、分析和优化分配》，IEEE Trans。Inf.法医安全。，14, 7, 1755-1767 (2019)
[7] Khan，M.S。；Wahab，A.W.A。；Herawan，T。；Mujtaba，G。；丹朱马，S。；Al-Garadi，M.A.，通过在线社交网络中主要节点之间的关联进行虚拟社区检测及其在排名算法中的应用，IEEE Access，4，9614-9624（2017）
[8] 李，S。；赵，D。；吴，X。；田，Z。；李，A。；王忠，基于消息传递的网络功能免疫，应用。数学。计算。，366, 124728 (2020) ·Zbl 1433.91115号
[9] 达塔，S。；Basuchowdhuri，P。；Acharya，S。；Majumder，S.，《高效研究人员的习惯：实证研究》，IEEE Trans。大数据，3，1，3-17（2017）
[10] 韦斯特，J.D。；韦斯利·史密斯，I。；Bergstrom，C.T.，基于文章级引文网络层次聚类的推荐系统，IEEE Trans。大数据，2，2，113-123（2016）
[11] 1-1
[12] M.Newman，M.Girvan，《发现和评估网络中的社区结构》69（2）（2004）26113-0。
[13] 克劳塞特，A。；纽曼，M。；Moore，C.，《在非常大的网络中发现社区结构》，Phys。Rev.E Stat.非线性软物质物理学。，70, 066111 (2005)
[14] Chang，H。；Z.Feng。；Ren，Z.，使用蚁群优化的社区检测，进化计算（2013）
[15] 尚，R。；Bai，J。；Jiao，L。；Jin，C.，基于模块化和改进遗传算法的社区检测，Physica A，392，5，1215-1231（2013）
[16] 赵，G。；郑鹏，C。；向华。；志宏，T。；L.Shudong。；Zhen，W.，动态网络中社区检测的多目标离散粒子群优化，Epl，122，2，28001（2018）
[17] 拉加万，联合国。；阿尔伯特·R。；Kumara，S.，检测大规模网络中社区结构的近线性时间算法，Phys。修订版E，76，3第2部分，036106（2007）
[18] 李海杰。；Wang，L。；Zhang，Y。；Perc，M.，高效社区检测的可识别性优化，新物理学杂志。，22, 6, 063035 (2020)
[19] Newman，M.，加权网络分析，物理。Rev.E Stat.非线性软物质物理学。，70, 056131 (2004)
[20] Kamilaris，A。；Prenafeta-Boldu，F.X.，《农业深度学习：调查》，计算机。电子。农业。，147, 70-90 (2018)
[21] 阿莫代伊·D·。；Ananthanaarayanan，S。；阿努拜，R。；Bai，J。；Zhu，Z.，Deep speech 2:英语和普通话端到端语音识别，ICML（2015）
[22] 1-1
[23] 赵，D。；高，B。；Wang，Y。；Wang，L。；Wang，Z.，基于逆爆炸渗流的相互依赖网络的最优分解，IEEE Trans。圆形。系统。二、 65,7953-957（2018）
[24] 科洛伯特，R。；Weston，J.，《自然语言处理的统一架构：具有多任务学习的深层神经网络》，机器学习，第二十五届国际会议论文集（ICML 2008），芬兰赫尔辛基，2008年6月5-9日（2008）
[25] 罗斯瓦尔，M。；Bergstrom，C.T.，《信息流图》揭示了复杂网络中的社区结构，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，1118-1123（2008）
[26] Libraries，M.，《使用随机漫游的大型网络中的计算社区》（2005），施普林格出版社：施普林格-柏林-海德堡出版社
[27] Knuth，D.E.，《斯坦福图形库：组合计算平台》（1993），美国计算机学会·Zbl 0806.68121号
[28] Watts，D.J。；Strogatz，S.H.，“小世界”网络的集合动力学，《自然》，393，6684，440-442（1998）·Zbl 1368.05139号
[29] M.Girvan、M.E.J.Newman，《社会和生物网络中的社区结构》，http://arxiv.org/abs/cond-mat/0112110/(2001). ·Zbl 1032.91716号
[30] Newman，E.J.M.，《科学合作网络》。二、。最短路径、加权网络和中心性，Phys。Rev.E Stat.非线性软物质物理学。，641016132（2001年）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。