基于平滑L1范数的深度稀疏自动编码器社区识别算法

摘要: 大数据时代，利用传统的社区发现算法对大规模复杂网络进行社区结构挖掘显得愈发困难，准确率也较低。因此，提出一种基于平滑L_1范数的深度稀疏自编码器社区发现算法L_1-ECDA（community discovery algorithm for deep sparse self-encoder based on smooth L_1 norm）。该算法首先采用基于s跳的方法对网络图的邻接矩阵进行预处理；然后构建基于平滑L_1范数的深度稀疏自编码器，并通过训练网络图相似度矩阵得到低维特征矩阵；最后采用K-means算法对低维特征矩阵进行聚类得到网络社区结构。通过在仿真网络与真实网络数据集上实验表明，L_1-ECDA算法有效提高了社区识别的准确率，且比DBCS算法准确率平均高4%，比Deepwalk算法和CoDDA算法平均高5.4%。