Sparse autoencoder community recognition algorithm based on smoothed l1 norm

Sparse autoencoder community recognition algorithm based on smoothed l1 norm
Zhang Junxiang
Li Shuqin
Liu Bin
College of Information Engineering, Northwest A & F University, Yangling Shaanxi 712100, China

摘要

In the age of big data, it is increasingly difficult to make the community structure mining of large-scale complex networks by using the traditional community discovery algorithm and the accuracy rate is low. Therefore, this research came up with l1-ECDA, a community discovery algorithm for deep sparse self-encoder based on smooth l1 norm. This algorithm preprocessed the adjacency matrix of the network diagram with the method based on s jump. Then it established the deep sparse self-encoder based on smooth l1 norm and got the low dimensional characteristic matrix by training the similarity matrix of the network graph. Finally, it got the network community structure by clustering the low-dimensional feature matrix through the K-means algorithm. Experiments on simulated network and real network data set show that l1-ECDA improves the accuracy of community recognition effectively. Its accuracy rate is 4% higher than the DBCS algorithm on average, and is 5.4% higher than DeepWalk algorithm and CoDDA algorithm on average.

基金项目

陕西省重点研发计划资助项目(2017GY-197)
中国博士后科学基金资助项目(2017M613216)
陕西省自然科学基金资助项目(2017JM6059)
陕西省博士后基金资助项目(2016BSHEDZZ121)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0743
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 1063-1068
文章编号: 1001-3695(2020)04-021-1063-06

发布历史

[2020-04-05] Printed Article

引用本文

张军祥, 李书琴, 刘斌. 基于平滑l1范数的深度稀疏自动编码器社区识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1063-1068. (Zhang Junxiang, Li Shuqin, Liu Bin. Sparse autoencoder community recognition algorithm based on smoothed l1 norm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1063-1068. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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