[发明专利]一种基于社区检测的多标签分类方法

摘要

本发明涉及一种基于社区检测的多标签分类方法，包括一个数据预处理模块，用于得到网络节点表示；一个社区发现模块，利用一个基于高斯混合模型的目标函数同时来进行社区发现和嵌入；一个节点嵌入模块，利用一个非线性映射函数连接的深层模型，来表示节点向量，模型的输入层包括来自目标节点及其邻域的属性信息，输出层表示节点的向量特征；一个融合模块，定义了一个社区发现和嵌入的目标函数，并联合节点嵌入的信息进行反馈，得到最终的节点向量表示；一个分类结果输出模块，用分类函数得到节点最终的多标签分类结果。本发明，能够结合社区发现和社区嵌入的方法，能够较好的从数据集中将节点进行标签分类。

主权项

1.一种基于社区检测的多标签分类方法，其特征在于：提供一数据预处理模块用以获得网络节点表示；提供一社区发现模块用以进行社区发现和嵌入；提供一节点嵌入模块用以进行节点相量的表示；提供一融合模块用以得到最终的节点相量表示；提供一分类结果输出模块用以得到最终的多标签分类结果；利用上述各模块进行多标签分类具体包括以下步骤：步骤S1：提供一社交网络数据集，所述数据预处理模块对所述社交网络中结构进行节点和边的表示；步骤S2：所述社区发现模块利用基于高斯混合模型的目标函数进行社区发现和社区嵌入；步骤S3：所述节点嵌入模块利用非线性映射函数连接的深层模型，表示初始节点向量即节点的向量表示；步骤S4：所述融合模块将步骤S2中所述的社区发现和社区嵌入以及步骤S3中所述的节点的向量表示即节点嵌入信息进行融合，得到最终节点相量；步骤S5：所述分类结果输出模块利用分类函数对步骤S4得到的最终节点相量进行分类，获得节点最终多标签分类结果。