Gemenskapens detekterings- och länkprognoser är i hög grad beroende av varandra, eftersom kunskap om klusterstrukturen i förväg kommer att bidra till att identifiera felande länkar, och i gengäld kommer klusterbildning i nätverk med kompletterade felande länkar att förbättra prestandan för detektering i samhället. I detta dokument föreslår vi en Clusterdriven Matrix Complete (CLMC), för att utföra community detection och länk förutsägelse samtidigt i en enhetlig ram. För detta ändamål, CLMC sönderdela angränsande matris av ett målnätverk som tre additiva matriser: klustering matris, buller matris och tillägg matris. Den gemenskap-struktur och låg-rank begränsningar införs på klustermatrisen, så att de bullriga kanterna mellan samhällen tas bort och den resulterande matrisen är en idealisk block-diagonal matris. Saknade kanter lärs vidare genom matriskomplettering med låg rankning. Omfattande experiment visar att CLMC uppnår toppmoderna resultat.
CLMC (Cluster-driven Low-rank Matrix Completing) REF utför community detection och länk förutsägelse samtidigt.
Community Detection and Link Prediction via Cluster-driven Low-rank Matrix Completion.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}