基于概率生成方法的节点特征网络群落结构检测

• 2019 年 12 月 27 日
• 筆記

原文题目: Detection of Community Structures in Networks with Nodal Features based on Generative Probabilistic Approach

摘要： 社区检测被视为分析社交网络中的一项基本任务。尽管已经提出了许多用于社区检测的技术，但大多数技术都是完全基于连接结构的。然而，现实网络中的节点特征，如社会网络中的性别类型、生态网络中的觅食行为、电子交易网络上的位置等，都可以进一步利用网络结构来获得更精确的社区检测方法。提出了一种新的基于网络结构和节点特征的社区检测概率图形模型。该方法通过一个生成概率模型来学习社区的相关特征，而不需要对社区进行任何先验假设。此外，该模型还能够确定节点特征和网络结构元素对社区形成的影响强度。在综合网络和基准网络上，验证了该方法相对于最新算法的有效性。

原文作者：Hadi Zare, Mahdi Hajiabadi, Mahdi Jalili

原文地址：https://arxiv.org/list/cs.SI/recent