面向时序网络进化聚类的深度非负矩阵分解方法及其装置

作者：马小科; 滑振鹏; 邓晶晶

来源：2022-12-05, 中国, CN202211549820.7.

本发明公开了一种面向时序网络进化聚类的深度非负矩阵分解方法及其装置,涉及图数据挖掘技术领域,包括：使用深度非负矩阵分解模型将相邻时刻的点互信息矩阵分解到同一组基矩阵上,得到第一时刻的深度特征矩阵和第二时刻的深度特征矩阵；使用自表示学习对第一时刻的深度特征矩阵进行训练,得到自表示矩阵；使用自表示矩阵对所述第二时刻的深度特征矩阵施加拉普拉斯正则项约束；同时,使用第二时刻的点互信息矩阵对第二时刻的深度特征矩阵施加拉普拉斯正则项约束；使用l-(2,1)范数对第一时刻的深度特征矩阵和第二时刻的深度特征矩阵进行稀疏约束；构建联合深度非负矩阵分解模型,以进行社区检测。本发明能够有效提取深度特征,以进行社区检测。

• 单位
  西安电子科技大学