Upptäckt av samhällen i komplexa nätverk är ett grundläggande dataanalysproblem med tillämpningar inom olika områden. Även om de flesta av de befintliga tillvägagångssätten har fokuserat på att upptäcka samhällen av noder, nyligen studier har visat fördelarna och användningen av länk gemenskap upptäckt i nätverk. Generativa modeller ger en lovande teknikklass för identifiering av modulära strukturer i nätverk, men de flesta generativa modeller fokuserar främst på att upptäcka nodsamhällen snarare än att länka samman samhällen. I detta arbete föreslår vi en generativ modell, som bygger på vikten av varje nod när man skapar länkar i varje gemenskap, för att beskriva strukturen av länksamhällen. Vi fortsätter att passa modellparametrarna genom att ta det som ett optimeringsproblem, och lösa det med hjälp av icke-negativ matris factorization. Därefter, för att automatiskt bestämma antalet samhällen, utvidgar vi ovanstående metod genom att införa en strategi för iterativ bidelning. Denna utvidgade metod finner inte bara antalet samhällen alla av sig själv, men också får hög effektivitet, och därmed är det mer lämpligt att hantera stora och outforskade verkliga nätverk. Vi testar detta tillvägagångssätt på både syntetiska riktmärken och verkliga nätverk, inklusive en applikation på ett stort biologiskt nätverk, och jämför det med två starkt relaterade metoder. Resultaten visar den överlägsna prestandan i vårt tillvägagångssätt jämfört med konkurrerande metoder för att upptäcka länksamhällen.
Baserat på vikten av varje nod när man bildar länkar i varje gemenskap, Han et al. REF använder icke-negativ matris factorization för att bilda en generativ modell, tar det som ett optimeringsproblem för att upptäcka strukturen av länkgemenskaper.
Link Community Detection Using Generative Model and Nonnegative Matrix Factorization
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}