而基于深度学习社区发现和GAN方法的结合主要由GAN来生成假的拓扑结构、节点embedding或者社区隶属来进行博弈调优,从而得到最优的社区特征。 DR-GCN(Dual Regularized Graph Convolutional Networks) par.nsf.gov/servlets/pu【2020】 对于不平衡社区发现(有的社区大,有的社区小),DR-GCN算法首先通过两层的半监督GCN来生...
武汉大学、澳大利亚 CSIRO 实验室、天津大学、伊利诺伊大学芝加哥分校共同发表了题为「A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning」的综述论文,该论文是对该团队于 IJCAI 2020 上发表的论文「Deep Learning for Community Detection: Progress, Challenges and Opportunities」的扩展,详细综述了基于深...
如果C_i \cap C_j = \emptyset,(\forall i, j),那么\mathcal{C}是非重叠社区;否则,它是节点可以同时隶属于多个社区的重叠社区。 社区发现输入基于深度学习的社区发现模型将网络结构和其它属性信息作为输入,如节点属性和带符号的边。网络结构是以节点和边代表的拓扑关系。边上的权重代表连接强度。节点属性代表...
该综述囊括了基于深度学习的社区发现最新方法,并将其分为六大类:基于卷积网络的方法、基于图注意力网络(GAT)的方法、基于生成对抗网络(GAN)的方法、基于自动编码器(AE)的方法、基于深度非负矩阵分解(DNMF)的方法、基于深度稀疏滤波(DSF)的方法。此外,该综述总结了相应的基准数据集、评估指标和开源代码,概述了深度...
社区发现之深度学习:进步、挑战和机遇。 二、何为社区发现? 简单来说,社区发现,即从网络 G 中发现社区集合 C。 这里提到的网络是一种特殊的图,它对现实世界中的系统(例如,互联网、学术合作网络以及社交群组)中的复杂关系进行了抽象。 定义1(网络 G) ...
基于深度学习的社区发现方法 下载积分:1500 内容提示:摘要 信息技术的发展和普及将人们带入 了一 个网 络新时代, 生活中越来越多的系 统都 可以抽 象成为 复杂 网络, 复杂网络的研宄也成为了信息领域的热点。社区结构是复杂 网络的重要特征 之一, 发现复杂网络的社区 结构有 助于对网络特性和隐含规律的探索,...
摘要 本发明公开了一种基于深度学习的社区发现方法,包括以下步骤:对输入进行预处理,结合节点间邻居个数和距离得到网络的相似度矩阵;采用卷积与全连接结合的方式构建深度学习网络,从而提取网络深层次非线性特征;将第一层网络得到的特征作为第二层网络的输入,并依此类推构成最终深度网络;采用输入与输出的差值以及稀疏性限...
网络中的社区指的是一组由节点以及与其相连的边紧密地形成的实体。社区发现旨在遵循「社区中的节点紧密相连,不同社区间的节点稀疏相连」的规则对实体集合进行聚类。包括谱聚类、统计推断在内的传统社区发现方法在处理高维图数据时存在计算速度的问题。因此,近年来,深度学习方法被广泛地应用。
一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置说明:本发明公开了一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置。所述方法包括:对给定的加权网络图进行...专利查询请上爱企查
directly.%社区结构是复杂网络的重要特征之一,社区发现对研究网络结构有重要的应用价值.k-均值等经典聚类算法是解决社区发现问题的一类基本方法.然而,在处理网络的高维矩阵时,使用这些经典聚类方法得到的社区往往不够准确.提出一种基于深度稀疏自动编码器的社区发现算法CoDDA(a community detection algorithm based on deep...