摘要：
谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分，往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法，可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地，首先，从结构和属性两方面综合考虑，基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法；其次，给出簇中心向量的初始选择策略，并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中，实现重叠社区的发现；再次，设计节点分配策略，计算节点与簇中心向量的内积，将节点分配给具有最高内积的社区；最后，结合节点隶属情况，高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区。此外，将本文算法应用于现实世界的多个网络，验证了本文算法的有效性和效率。
李青青1，马慧芳1,2，吴玉泽3，刘海姣1. 面向属性网络的可重叠多向谱社区检测算法[J]. 计算机工程与科学.
LI Qing-qing1，MA Hui-fang1,2，WU Yu-ze3，LIU Hai-jiao1.
An overlapping multiway spectral community
detection method for attributed network
[J]. Computer Engineering & Science.
