摘要：随着在线网络数据量激增,单纯分析网络拓扑结构、节点属性、边属性无法有效认识和理解其内在结构和特性,因此提出基于边函数的半监督社区检测算法。首先将拓扑结构和属性信息统一为先验知识,设计边函数便于引入属性等各类先验知识;在此基础上,结合传统半监督学习框架,采用半正定规划学习全局最优的节点归属矩阵。在人工合成数据、赣南客家数据和基准数据上的实验和分析表明,与已有传统半监督社区检测算法相比,该算法能有效利用各种先验知识,检测社区性能较好,并能较好地抵抗数据退化问题。

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