基于模仿学习和数据增强的两阶段半监督群组发现方法

摘要

本发明属于大数据技术领域，具体为一种基于模仿学习和数据增强的两阶段半监督群组发现方法。本发明通过种子选择‑种子扩张来完成群组发现任务，即给定少部分已知群组，识别出网络中其余与之相似的群组；种子选择阶段，建模种子选择器为回归器，并在已知群组中提取参与群组数量不同的节点对，以成对方式训练回归器，选择位于潜在群组内的节点作为种子节点；种子扩张阶段，建模种子扩张器为决策器，并在已知群组中提取出种子扩张轨迹，使用模仿学习训练决策器，并针对扩张阶段序列决策容易发生级联错误问题，通过数据增强辅助决策器的训练，通过正确决策完成由一个种子节点到一个局部群组的扩张过程。本发明有效提升了输出群组结果的准确性。