Intresset för komplexa näts egendomar har ökat, t.ex. egendom i små världar, distribution av makträttsexamen och nättransitivitet, vilket verkar vara vanligt för många verkliga nätverk i världen. I denna studie presenteras en användbar community detektionsmetod baserad på icke-negativ matris factorization. Baserat på en populär modulär funktion, en korrekt funktionsmatris från diffusion kärnan och NMF algoritm, den presenterade metoden kan upptäcka ett lämpligt antal suddiga samhällen där en nod kan tillhöra mer än en gemenskap. Metodens utmärkande egenskap är dess förmåga att kvantifiera hur mycket en nod tillhör en gemenskap. Kvantifieringen ger en absolut medlemsgrad för varje nod till varje gemenskap som kan användas för att avslöja suddig samhällsstruktur. Beräkningsresultaten av metoden på konstgjorda och verkliga nätverk bekräftar dess förmåga.
Zhang m.fl. I REF föreslogs en halvövervakad symmetrisk icke-negativ matrisfaktoriseringsmetod för gemenskapsdetektering.
Uncovering fuzzy community structure in complex networks
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}