Gemenskapens upptäckt är av stor betydelse, vilket gör det möjligt för oss att förstå nätverksstrukturen och främja många tillämpningar i verkligheten, t.ex. rekommendationssystem. De heterogena sociala nätverken, som innehåller flera sociala relationer och olika användargenererat innehåll, gör problemet med att upptäcka samhället mer komplicerat. Särskilt sociala relationer och användargenererat innehåll betraktas som länkinformation respektive innehållsinformation. Eftersom de två typerna av information indikerar en gemensam samhällsstruktur ur olika perspektiv, är det bättre att jaga dem gemensamt för att förbättra detektionsnoggrannheten. Vissa detektionsalgoritmer som använder både länk- och innehållsinformation har utvecklats. De flesta arbeten tar dock den privata samhällsstrukturen i en enda datakälla som gemensam, och vissa metoder tar extra tid att omvandla innehållsdata till länkdata jämfört med gruvdrift direkt. I detta dokument föreslår vi en ram baserad på legaliserad gemensam icke-negativ matris factorization (RJNMF) för att utnyttja länk- och innehållsinformation gemensamt för att förbättra gemenskapens detektion noggrannhet. Inom ramen utvecklar vi gemensam NMF för att analysera länk- och innehållsinformation samtidigt och införa legalisering för att få den gemensamma samhällsstrukturen direkt. Experimentella resultat på verkliga datauppsättningar visar hur effektiv vår metod är.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en ram baserad på legalisering och icke-negativ matris factorization (RJNMF), som på ett omfattande sätt beaktar länkinformation och nodinnehållsinformation vid uppbyggnaden av matrisen för heterogena informationsnätverk, och införs regleringsfunktion för att minska bullerdatas påverkan på gemenskapens detektion.
Efficient Community Detection in Heterogeneous Social Networks
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}