计算机工程与科学 ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (09): 1640-1648.
张士进,张胜,田纪彪,吴志强,戴维凯
ZHANG Shi-jin,ZHANG Sheng,TIAN Ji-biao,WU Zhi-qiang,DAI Wei-kai#br#
摘要: 复杂网络是复杂系统的典型表现形式,社区结构是复杂网络最重要的结构特征之一。针对目前社区发现算法精确度低以及不适合大规模网络的问题,提出一种新的算法DA-EF和用于度量节点之间相似度的影响力扩散指标。DA-EF利用多层自动编码器与森林编码器构成二级级联模型,相似度矩阵进行降维和表征学习处理,转化成低维高阶特征矩阵,最终使用K-means得到准确的社区划分结果。级联结构在保持算法同等深度的情况下,大幅降低了算法时间复杂度。在人工合成数据集和真实数据集上的实验表明,DA-EF与同类算法K-means、DA-EML和CoDDA相比,其标准互信息NMI和模块度Q值高,而且聚类运行时间最少,具有精确度高和效率快的优势。在算法性能实验中,验证了算法的级联结构、自动编码器的深度以及影响力扩散指标的合理性和有效性。