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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：林晓炜,陈黎飞
单位：1.福建师范大学数学与信息学院, 福建 福州 350117;2.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
关键词：复杂网络,社区发现,非负矩阵分解,特征矩阵,结构扩展,图正则化,
基金：国家自然科学基金资助项目(U1805263,61672157);福建师范大学创新团队资助项目(IRTL1704)
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。
来源：2021年第2期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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