【摘 要】
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复杂网络社区挖掘作为近年的研究热点,重叠社区检测有重要的现实意义.传统社区发现方法将所有节点精确地划分到每一个子类中,形成非重叠划分.但硬划分方法较难处理含有不确定
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61503273,61702356),国家留学基金委项目(201806935047)
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复杂网络社区挖掘作为近年的研究热点,重叠社区检测有重要的现实意义.传统社区发现方法将所有节点精确地划分到每一个子类中,形成非重叠划分.但硬划分方法较难处理含有不确定信息和噪声信息的复杂情况.而目前采用网络嵌入的方法进行重叠社区发现的研究较少,针对社区漂移和边界不确定的问题,提出了一种结合粗糙粒化的网络嵌入社区发现方法.通过网络嵌入获得融合结构信息和属性信息的节点表示,并将相似的节点映射到距离相近的低维连续的向量空间.然后,结合粗糙粒化的思想,考虑网络结构和节点上的多层次信息来处理社区边界上的不确定性区域,
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