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社區(qū)作為社交網絡的重要屬性，對理解網絡功能和預測演化有著重要作用。通過網絡嵌λ將網絡節(jié)點轉化成低維稠密的特征向量，并將其應用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)等機器學習任務，是近年來的研究熱點。傳統(tǒng)的網絡嵌入方法僅針對節(jié)點嵌入，忽略了社區(qū)嵌入的重要性。針對這樣的問題，提岀了將社區(qū)嵌入和改進的節(jié)點嵌入相結合的方法CNE，從而獲得融合結構信息和屬性信息的節(jié)點表示。節(jié)點嵌入將節(jié)點表示為低維向量，類似地，社區(qū)嵌入把社區(qū)表示為低維空間中的高斯分布，二者將多種節(jié)相似性相結合，互相促進，從而獲得更為準確的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結果。在公開數(shù)據(jù)集上將所提算法與傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和網絡嵌入方法進行比較，實驗結果表明提出的CNE方法具有更高的精度。
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