结合网络拓扑与节点内容的统一化半监督社团检测方法

在复杂网络分析中，社团检测发挥着越来越重要的作用，而在实际应用中如何提高社团检测的性能仍是一个共同研究目标.由于网络节点中内容信息有助于社团识别，一些方法侧重于将网络拓扑和节点内容相结合，并且获得了不错效果.此外，也有些方法借用节点之间的拓扑相似度，以提升实现社团检测性能.鉴于此，我们提出了一个统一化方法，结合节点内容的半监督社团检测，简称SCDNC.在该方法中，我们不仅将链接增强应用于社团检测，而且实现了拓扑和内容有机融合.首先，我们运用随机模型来描述节点社团隶属度.其次，我们构建出一个刻画节点内容社团隶属度的随机块模型，节点社团隶属度作为节点内容的权重向量，以实现拓扑和内容结合.再次，我们利用网络中节点之间的拓扑相似度构建先验信息，即，使网络中节点与其最相似的邻居节点具有相同的隶属度分布.最后，使用非负矩阵分解的方法学习新模型的统一化参数.在带有真实标签的人工网络和真实网络上，我们对新方法与一些当前流行的社团检测方法进行了性能比较.实验结果显示，通过融合节点内容和先验信息强化的链接，新方法检测社团的性能取得了显著提升.