基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测

常振超，陈鸿昶，黄瑞阳，于洪涛，刘阳



基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测

常振超，陈鸿昶，黄瑞阳，于洪涛，刘阳

（国家数字交换系统工程技术研究中心，河南郑州 450002）

如何有效融合不同时刻的网络结构信息，是影响复杂网络中动态社团检测算法检测性能的关键和难点。基于此，提出了一种基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测方法SDCD-NMF，该方法首先有效提取了历史时刻所包含的稳定结构单元，然后将其作为正则化监督项，指导当前时刻的网络社团检测。在真实网络数据集上的实验表明，所提方法与已有方法相比具备更高的社团划分质量，更有利于探索网络的演变与发展规律。

半监督；动态；社团检测；非负矩阵分解

1 引言

网络涵盖人类生活的方方面面，对网络中的社团进行挖掘一直是跨各学科领域研究者所共同关注的热点。社团是密集交互的群组，如社会网络中具备相同爱好或者属性特征的群体、生物网络组织中的器官、科学家合作网络中相同领域的研究小组等[1]。网络通常用图来进行表示，图中节点表示网络中的基本构建单元，链接表示节点之间的交互。已有的经典算法诸如基于连接的GN算法[2]、图谱分析方法[3]、非负矩阵分解方法[4]等大多从基于静态网络分析[5~7]角度出发。而许多真实的网络是持续演化的[8]，即网络结构随着时间刻度不断变化，对静态分析算法有必要进行进一步地扩展，以适应动态网络分析的需求。……