【摘 要】
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现实生活中的属性网络分析是一个复杂的问题。高质量社区能够捕获属性网络全局的重要信息,研究可解释性社区发现方法可为推动相关研究的进一步发展和应用提供一定可能性。通常情况下,结构简单的模型可解释性好,但拟合能力差,往往准确率不高。结构复杂的模型,拟合能力强,准确性高,但由于模型参数量大、工作机制复杂、透明性低,因而模型的可解释性又相对较差。社区发现任务中可选择设计结构简单易于解释的模型然后训练该模型,
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现实生活中的属性网络分析是一个复杂的问题。高质量社区能够捕获属性网络全局的重要信息,研究可解释性社区发现方法可为推动相关研究的进一步发展和应用提供一定可能性。通常情况下,结构简单的模型可解释性好,但拟合能力差,往往准确率不高。结构复杂的模型,拟合能力强,准确性高,但由于模型参数量大、工作机制复杂、透明性低,因而模型的可解释性又相对较差。社区发现任务中可选择设计结构简单易于解释的模型然后训练该模型,也可以是训练复杂的最优模型然后挖掘模型的可解释性。基于这两种不同的选择,可解释性社区发现模型总体上可分为两类:内置可解释性社区发现和事后可解释性社区发现。通过对现有属性社区发现工作总结分析,取得如下研究成果:第一,提出一种基于属性和结构信息的事后可解释性社区发现方法（Nonexhaustive overlapping community detection in attributed networks via two-stage Maximum likelihood estimation,Not Mle）,利用节点嵌入表示学习方法与生成模型的可解释性应用于符合真实网络特性的社区发现。通过属性嵌入可以有效地捕获属性信息,使用基于邻接谱嵌入算法对属性和结构信息进行编码,以使结构相似的节点的属性相似。然后,设计基于社区间连接强度社区发现模型来优化结构信息对社区产生的影响,并且该模型中节点分配策略充分考虑了真实网络的性质（重叠性和离群点）。最后,有效地优化目标函数以获得更准确的图划分结果。第二,提出一种融合双层注意力嵌入与聚类导向的内置可解释性社区发现方法（Hierarchical Attention Network,Hi AN）,有效地在一个统一框架中利用图结构和节点属性信息共同优化图聚类和图嵌入模块。复杂网络中节点的属性和结构信息为每个节点的表示提供两种视角。首先,采用深度学习中注意力网络模型编码节点的两类信息,捕获拓扑结构和属性特征中的一致且互补的信息,进行高效精准的节点表示。然后,设计图嵌入表示与社区发现统一框架,将节点嵌入与社区发现模块融合在以社区发现为目标的模型中来学习节点分类。最后,在真实网络数据集上进行了大量的实验,实验结果表明本文所提出的两种算法均优于现有的属性网络中可解释性社区发现方法,印证了本文算法的有效性和应用价值。
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