Konstruerad klusterbildning har varit välstuderad i det oövervakade lärande samhället. Men hur man kodar begränsningar i gemenskapens struktur upptäckt, inom komplexa nätverk, är fortfarande ett utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en halvövervakad utbildningsram för upptäckt av samhällsstruktur. Detta ramverk kodar implicit för must-link och kan inte länka samman begränsningar genom att ändra adjacensmatrisen för nätet, som också kan betraktas som att de-noise consensus-matrisen av samhällsstrukturer. Vår föreslagna metod tar hänsyn till både topologin och funktionerna (bakgrundsinformation) i komplexa nätverk, vilket ökar tolkningen av resultaten. De jämförelser som gjorts på både de syntetiska referensvärdena och de verkliga nätverken visar att det föreslagna ramverket avsevärt kan förbättra detektionsprestandan i samhället med få begränsningar, vilket gör det till en attraktiv metod i analysen av komplexa nätverk.
Zhang REF föreslog en halvövervakad ram för detektering av samhället.
Community Structure Detection in Complex Networks with Partial Background Information
{'venue': 'Zhong-Yuan Zhang 2013 EPL 101 48005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}