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潛在特征的社團(tuán)識(shí)別算法

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  針對(duì)標(biāo)簽空間的指數(shù)增長(zhǎng)這一問(wèn)題,提出了一種基于潛在特征的重疊社團(tuán)識(shí)別算法。首先,提出了一種包含重疊社團(tuán)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生式模型。根據(jù)該產(chǎn)生式模型,通過(guò)最大化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生概率來(lái)推導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的潛在特征,并給出了優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。然后,通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)為二部圖,分析得出了潛在特征個(gè)數(shù)的下屆,并據(jù)此對(duì)標(biāo)簽空間進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,提出的重疊社團(tuán)識(shí)別算法與BigClam算法相比較,在保持運(yùn)行效率和查準(zhǔn)率基本不變的前提下,可以明顯提高檢索結(jié)果的召回率。該算法可以有效地應(yīng)對(duì)社團(tuán)識(shí)別中標(biāo)簽空間的指數(shù)增長(zhǎng)。

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