社区检测可以帮助分析及预测整个网络各元素间的交互关系,为了进一步提高社区检测的准确度,论文提出了一种基于node2vec的社区检测方法。该方法首先采用一种二阶的随机游走策略生成一系列线性序列,然后使用Skip-Gram模型去训练特征向量,最后使用聚类算法对训练出的节点特征向量进行聚类,实现社区的划分。该文在具有社区标签的网络中进行了实验,从实验中验证了这种思想的可行性,从而取得了显著的效果。
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