基于潜在特征的重叠社团识别算法

摘要

针对标签空间的指数增长这一问题,提出了一种基于潜在特征的重叠社团识别算法.首先,提出了一种包含重叠社团的网络产生式模型.根据该产生式模型,通过最大化目标网络的产生概率来推导网络中节点的潜在特征,并给出了优化目标函数.然后,通过将网络诱导为二部图,分析得出了潜在特征个数的下届,并据此对标签空间进行优化.实验表明,提出的重叠社团识别算法与BigClam算法相比较,在保持运行效率和查准率基本不变的前提下,可以明显提高检索结果的召回率.该算法可以有效地应对社团识别中标签空间的指数增长.