控制与决策

作者：赵卫绩,张凤斌,刘井莲

单位：哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150080;绥化学院 信息工程学院, 黑龙江 绥化 152061,,哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150080,,绥化学院 信息工程学院, 黑龙江 绥化 152061;东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110169,

关键词：社区搜索;节点嵌入;网络表示学习;社区发现;局部社区发现;随机游走

基金：国家自然科学基金项目(61172168,61772122,61872074)；黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(YWK10236200141).

针对已有社区搜索算法采用高维稀疏向量表示节点时间复杂度高的问题,提出一种基于节点嵌入表示学习的社区搜索算法CSNERL.节点嵌入技术能够直接从网络结构中学习节点的低维实值向量表示,为社区搜索提供了新思路.首先,针对已有节点嵌入算法存在较高概率在最亲近邻居间来回游走的问题,提出基于最亲近邻居但不立即回访随机游走的节点嵌入模型NECRWNR,采用NECRWNR模型学习节点的特征向量表示;然后,采用社区内所有节点的向量均值作为社区的向量表示,通过选择与当前社区距离最近的节点加入社区的方法实现一种新的社区搜索算法.在真实网络和模拟网络数据集上分别与相关的社区搜索算法进行实验对比,结果表明所提出社区搜索算法CSNERL具有更高的准确性.

来源：2021年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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