在大型属性网络中挖掘目标属性子空间与目标社区集合

社区检测为营销和产品推荐等多种应用提供宝贵帮助。为普通网络设计的传统社区检测方法可能无法在具有属性信息的属性网络上检测出内部具有同质属性的社区。近期大多数属性社区检测方法可能无法捕获特定应用的需求，且不能挖掘特定应用所需的社区集合。本文旨在检测目标子空间中的目标社区集合，该子空间具有一些满足特定应用需求、重要性权重较大的聚焦属性。为提高问题的普适性，我们解决一种极端情况，即任何潜在目标社区仅提供两个样本节点。提出一种目标子空间与社区挖掘（TSCM）方法。在TSCM中，设计样本信息扩展方法将这两个样本节点扩展为一组合格节点，并从中推断目标子空间。然后基于目标子空间定位并挖掘目标社区集合。合成数据集上的实验证明了我们方法的有效性和效率，真实数据集上的应用显示了其应用价值。