一种基于图正则融合异构拓扑和节点内容的社团检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图正则融合异构拓扑和节点内容的社团检测方法，属于复杂网络分析技术领域，该方法识别具有内容信息的网络数据中社团结构，运用随机块框架的非负矩阵分解和图正则化分别建模拓扑和内容，基于“具有相似内容的节点很有可能属于同一社团”子空间聚类思想，以融合拓扑和内容，以构建基于图正则的非负矩阵分解社团检测模型；最后使用评价算法归一化互信息熵评估模型有效性。本发明的有益效果为：运用图正则融合拓扑和内容，同时，提出节点流行度和K近邻一致性分别处理拓扑和内容特性，提高了社团检测能力。