模体感知的自适应跨层游走社区检测

作     者：王贝贝 信俊昌 陈金义 王之琼 ANG Beibei;XIN Junchang;CHEN Jinyi;WANG Zhiqiong

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 辽宁省大数据管理与分析重点实验室沈阳110819 东北大学医学与生物信息工程学院沈阳110819 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFB3300900) 国家自然科学基金(62072089) 中央高校基本科研业务费专项资金(N2116016) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第6期

页      码：128-134页

摘      要：近年来,利用高阶交互信息进行多层网络社区检测已成为复杂网络分析领域的研究热点。尽管多层网络社区检测的研究已取得了一些进展,但大多数方法忽略了网络各层之间的联系。为了解决这一问题,提出了一种模体(motif)感知的自适应跨层游走社区检测算法(Motif-aware Adaptive Cross-Layer random walk Community Detection,MACLCD)。该算法充分考虑了多层网络各层内的高阶交互特性以及层间的相关性,有效整合了多层网络的结构信息,提高了社区检测结果的准确性。具体地,首先从网络和节点的角度进行综合度量,揭示网络层间相关性;其次,考虑了各层网络可能具有不同的局部和全局结构特征,利用motif识别各层网络特有的高阶交互结构,构建多层加权混合阶网络;进一步,设计了多层网络跨层游走模型,并引入跳转因子,以确保随机游走能够自适应地遍历多层网络,从而捕获更丰富的网络结构信息。在4个真实的网络数据集上进行实验比较分析,结果表明MACLCD算法在社区检测方面性能较优,相比目前表现最佳的对比算法在ACC和NMI上分别提高了10%和8.9%。

主 题 词：社区检测 多层网络 高阶结构 跨层随机游走 motif 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.231000142

馆 藏 号：203128142...