ABSTRACT Network är ett abstrakt uttryck för ämnen och relationer mellan dem i det verkliga systemet. Forskning om samhällsdetektering kan hjälpa människor att förstå komplexa system och identifiera nätverksfunktioner. I detta dokument presenterar vi en ny metod för community detektion som använder en icke-negativ matris factorization (NMF) modell för att dela upp överlappande gemenskap från nätverk. Studien är baserad på de olika fysiska betydelser av par av matriser W och H för att optimera begränsningen villkor. Många community detektionsalgoritmer baserade på NMF kräver antalet kända samhällen som ett tidigare tillstånd, vilket begränsar användningsområdet för algoritmerna. Detta papper hanterade problemet genom funktionsmatris förbehandling och rankning optimering, så att den föreslagna algoritmen kan dela nätverksstruktur med okänt community nummer. Experiment visade att den föreslagna algoritmen effektivt kan dela upp samhällsstrukturen, och identifiera nätverk overlay samhällen och överlappande noder. INDEX TERMS Gemenskapsdetektion, icke-negativ matris factorization, ortogonal begränsning, gles begränsning, rankning optimering.
Dessutom, Chen et al. REF föreslagna NMFOSC metod som kan upptäcka nätverksstruktur med okänt communitynummer efter funktionsmatris förbehandling och rankning optimering.
Overlapping Community Detection Using Non-Negative Matrix Factorization With Orthogonal and Sparseness Constraints
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}