ABSTRACT Network communities, som också kallas nätverkskluster, är typiska latenta strukturer i nätverksdata. Vertices i var och en av dessa samhällen tenderar att interagera mer och dela liknande funktioner med varandra. Gemenskapsidentifiering och sammanfattning är viktiga uppgifter för nätverksanalyser. För att utföra någon av de två uppgifterna har flera tillvägagångssätt föreslagits, med beaktande av olika kategorier av information som tillhandahålls av nätverket, t.ex. kantstruktur, nodattribut eller båda ovan nämnda. Men få av dem kan upptäcka samhällen och sammanfatta sina funktioner samtidigt. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en ny latent faktormodell för gemenskapsidentifiering och sammanfattning (LFCIS). För att utföra uppgiften formulerar LFCIS först en objektiv funktion som utvärderar den övergripande klusterkvaliteten med hänsyn till både kanttopologi och nodfunktioner i nätverket. I den objektiva funktionen antar LFCIS också en effektiv komponent som säkerställer att de hörn som delar med både liknande lokala strukturer och funktioner placeras i samma kluster. För att identifiera det optimala klustermedlemskapet för varje vertex, härleds och används en konvergent algoritm för uppdatering av variablerna i den objektiva funktionen av LFCIS. LFCIS har testats med sex uppsättningar nätdata, inklusive syntetiska och verkliga nätverk, och jämförts med flera toppmoderna metoder. De experimentella resultaten visar att LFCIS överträffar de flesta av de förhärskande förhållningssätten till samhällsupptäckter i sociala nätverk, och LFCIS kan identifiera de latenta dragen som kan karakterisera dessa upptäckta samhällen.
Latent Factor Models (LFM) har för närvarande använts för att utföra community identifikation och funktionssammanfattning: REF föreslår en ny LFM (LFCIS) baserad på en objektiv funktion som utvärderar den totala klusterkvaliteten med hänsyn till både kant topologi och nodfunktioner i nätverket.
Learning Latent Factors for Community Identification and Summarization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}