一种基于结构特征强化的高效马尔可夫随机场社团发现方法

摘要

本发明公开一种基于结构特征强化的高效马尔可夫随机场社团发现方法，主要步骤：首先，利用网络嵌入从拓扑结构中提取可表征每个结点自身结构特征的低维向量；其次，对网络中真正有边相连的结点对儿，依据存在一条边的两个基本假设，来构建它们的成对势函数；再次，基于马尔科夫随机场框架将得到的势能量整合统一；根据吉布斯分布提供的概率和能量之间的关系，定义在网络拓扑A的条件下社团划分C的后验概率分布，为优化部分提供目标。本发明与6个统计模型类社团发现方法(包含NetMRF)进行比较，结果显示iMRF的平均精度高于对比算法2.6％～12.9％，并对大规模网络具有更强的处理能力。