[发明专利]一种基于结构特征强化的高效马尔可夫随机场社团发现方法

摘要

本发明公开一种基于结构特征强化的高效马尔可夫随机场社团发现方法，主要步骤：首先，利用网络嵌入从拓扑结构中提取可表征每个结点自身结构特征的低维向量；其次，对网络中真正有边相连的结点对儿，依据存在一条边的两个基本假设，来构建它们的成对势函数；再次，基于马尔科夫随机场框架将得到的势能量整合统一；根据吉布斯分布提供的概率和能量之间的关系，定义在网络拓扑A的条件下社团划分C的后验概率分布，为优化部分提供目标。本发明与6个统计模型类社团发现方法(包含NetMRF)进行比较，结果显示iMRF的平均精度高于对比算法2.6％～12.9％，并对大规模网络具有更强的处理能力。

主权项

1.一种基于结构特征强化的高效马尔可夫随机场社团发现方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1)：利用网络嵌入从拓扑结构中提取可表征每个结点自身结构特征的低维向量，并在此基础上定义能量函数中的单点势函数；步骤2)：对网络中真正有边相连的结点对儿，依据存在一条边的两个基本假设，来构建它们的成对势函数；步骤3)：基于马尔科夫随机场框架将得到的势能量整合统一，以此构建能量函数E(C；A)，令单点势函数θi(ci)刻画个体结点的势能量，令成对势函数θij(ci,cj)捕捉成对结点的势能量；步骤4)：根据吉布斯分布P(C|A)∝exp{‑βE(C|A)}提供的概率和能量之间的关系，定义在网络拓扑A的条件下社团划分C的后验概率分布，为优化部分提供目标；步骤5)：通过最大化后验概率P(C|A,V)得到社团划分结果C；步骤6)：通过标准化互信息、准确度和模块度值指标衡量准确度。