کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6938897 | 1449966 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Community discovery in networks with deep sparse filtering
ترجمه فارسی عنوان
کشف شبکه در شبکه های با فیلتراسیون عمیق ضعیف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کشف جامعه، فیلتر کردن انعطاف پذیر، یادگیری عمیق، نمایندگی شبکه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In the past decade, network community discovery has attracted great attention from quite a few researchers, and community structure is one of the most significant properties in complex networks. This paper presents a novel method for network community discovery based on deep sparse filtering. The features of the network are extracted by sparse filtering, an unsupervised deep learning algorithm, from an efficient representation of the network. Consequently, extracted features are employed to partition the network. Experiment results on both synthetic and real-world network datasets indicate that the proposed algorithm especially based on Sârensen-Dice's similarity matrix representation of the network is efficient and it outperforms several state-of-art algorithms in discovering community structure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 81, September 2018, Pages 50-59
Journal: Pattern Recognition - Volume 81, September 2018, Pages 50-59
نویسندگان
Yu Xie, Maoguo Gong, Shanfeng Wang, Bin Yu,