一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置。所述方法包括：对给定的加权网络图进行预处理，得到二阶邻相似度矩阵；通过深度稀疏自编码器提取所述二阶邻相似度矩阵的低维特征，得到低维特征矩阵；根据聚类算法对所述低维特征矩阵进行聚类，得到社区发现结果。本发明能够综合考虑节点与邻居节点，及与邻居节点的邻居节点之间的联系，提高社区发现的准确度。