have shown high in , e。g。, 。 to in 。 , using -order , has a topic in 。 We a based on motif (CDMA) to loss the of , which can solve the for cold start nodes and the of 。

are fully in the of the the 。 First, the motif is used to mine the -order in each layer of the , and a model is to the into a -layer 。 In , the is used to the node in the -layer into a 。 , we a node index and the nodes with the to solve the node of the k-means 。

The on real , e。g。, , show that the CDMA can play an role in the issue of of the of with 。

中文翻译:

基于模体感知的多重网络社区检测算法

多重网络在复杂系统建模方面表现出很高的实用性,例如,学术社交网络。复合社区结构有助于揭示多重网络中有意义的分组模式。多重网络社区检测,尤其是使用高阶交互信息,已成为复杂网络分析中的热门研究课题。为了减少多路复用网络聚合过程中的信息丢失,我们提出了一种基于模体感知(CDMA)的多路复用网络社区检测算法,可以解决冷启动节点的社区检测问题,提高多路复用网络社区检测的质量。在整个算法中,多路复用网络的拓扑结构充分考虑了层间差异。第一的,利用motif挖掘网络拓扑各层的高阶交互信息,构建多路复用网络聚合模型,将多路复用网络聚合为单层复合网络。此外,利用信息传播的方法将单层复合网络中的节点信息转化为向量。此外,我们提出了一个节点重要性评估指标,并选择具有最大意义的节点来解决初始节点选择敏感性问题。采用信息传播的方法将单层复合网络中的节点信息转化为向量。此外,我们提出了一个节点重要性评价指标,并选择具有最大意义的节点来解决初始节点选择敏感性问题。采用信息传播的方法将单层复合网络中的节点信息转化为向量。此外,我们提出了一个节点重要性评价指标,并选择具有最大意义的节点来解决初始节点选择敏感性问题。k-均值算法。在等真实多路复用网络数据集上的对比实验结果表明,所提出的CDMA算法可以在解决多路复用网络社区结构的有效检测问题上发挥重要作用,精度更高。