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社區(qū)作為社交網(wǎng)絡(luò)的重要屬性，對理解網(wǎng)絡(luò)功能和預(yù)測演化有著重要作用。通過網(wǎng)絡(luò)嵌λ將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化成低維稠密的特征向量，并將其應(yīng)用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，是近年來的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法僅針對節(jié)點(diǎn)嵌入，忽略了社區(qū)嵌入的重要性。針對這樣的問題，提岀了將社區(qū)嵌入和改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)嵌入相結(jié)合的方法CNE，從而獲得融合結(jié)構(gòu)信息和屬性信息的節(jié)點(diǎn)表示。節(jié)點(diǎn)嵌入將節(jié)點(diǎn)表示為低維向量，類似地，社區(qū)嵌入把社區(qū)表示為低維空間中的高斯分布，二者將多種節(jié)相似性相結(jié)合，互相促進(jìn)，從而獲得更為準(zhǔn)確的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果。在公開數(shù)據(jù)集上將所提算法與傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和網(wǎng)絡(luò)嵌入方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的CNE方法具有更高的精度。
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