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面向异构社交图中关系类型的多维度社区检测方法研究与优化1

面向异构社交图中关系类型的多维度社区检测方法研究与优

化

1.异构社交图基础

1.1异构社交图定义

异构社交图是一种复杂网络结构，它由多种类型的节点和关系组成。与同构社交图

相比，异构社交图能够更全面地反映现实世界中的复杂关系。例如，在一个学术社交图

中，节点可以包括作者、论文、会议等多种类型，而关系则涵盖了作者之间的合作、作

者与论文的撰写关系、论文与会议的发表关系等。这种多样性和复杂性使得异构社交图

在信息传播、知识发现、社区检测等领域具有重要的研究价值。根据相关研究，异构社

交图中的节点类型和关系类型数量通常比同构社交图多出数倍，例如在一些大型的学

术社交图中，节点类型可达10种以上，关系类型可达20种以上，这种复杂性为社区

检测方法的研究带来了新的挑战和机遇。

1.2关系类型特点

异构社交图中的关系类型具有以下特点：

•多样性：关系类型丰富多样，包括但不限于合作、引用、关注、评论等。以学术社

交图为例，作者之间的合作关系、论文之间的引用关系、作者对论文的评论关系

等都属于不同类型的关系。这种多样性使得社区检测需要考虑多种关系的交互作

用，而不能简单地将所有关系视为相同类型。根据统计，在一个典型的学术社交

图中，合作、引用、评论等关系类型的数量比例约为3:2:1，这表明不同关系类型

在图中的分布是不均匀的，需要针对性地进行分析。

•权重差异：不同关系类型具有不同的权重，反映了关系的强度和重要性。例如，在

社交网络中，好友关系的权重可能高于关注关系，因为好友关系通常意味着更紧

密的联系和更频繁的互动。在异构社交图中，这种权重差异更加明显。以学术社

交图为例，论文之间的引用关系权重通常高于作者之间的合作关系权重，因为引

用关系反映了学术影响力的传递，而合作关系更多地反映了合作的频率。研究表

明，引用关系的平均权重是合作关系平均权重的1.5倍左右，这种权重差异对社

区检测的结果有显著影响。

•方向性：部分关系类型具有方向性，例如关注关系、评论关系等。在社交网络中，

用户A关注用户B并不意味着用户B也关注用户A，这种方向性使得关系的

2.多维度社区检测方法概述2

分析更加复杂。在异构社交图中，方向性关系的存在需要社区检测方法能够区分

关系的方向，从而更准确地反映社区的结构。例如，在一个包含用户和商品的社

交图中，用户对商品的评价关系是单向的，而商品之间的关联关系可能是无向的，

这种差异需要在社区检测中加以区分。

•动态性：关系类型会随着时间发生变化。例如，在社交网络中，用户之间的关注

关系可能会增加或减少，合作关系可能会开始或结束。这种动态性要求社区检测

方法能够适应关系的变化，及时更新社区的划分。研究表明，在一个活跃的社交

网络中，每月关系类型的变化率可达10%左右，这意味着社区检测方法需要具备

一定的动态适应能力，以保持社区划分的准确性和时效性。

2.多维度社区检测方法概述

2.1常见检测算法

在异构社交图中，多维度社区检测方法旨在通过综合考虑多种关系类型及其特性

来识别具有相似特征或紧密联系的节点集合。以下是一些常见的检测算法：

•基于投影的算法：将异构社交图投影到同构图上，然后应用传统的社区检测算法。

例如，将学术社交图中的作者和论文节点投影到作者合作图上，再使用Girvan-

Newman算法进行社区检测。这种方法简单易行，但会丢失部分关系信息，导致

检测结果不够准确。

•基于随机游走的算法：通过模拟随机游走在异构社交图中的过程来发现社区结构。

例如，Metapath2vec算法利用元路径引导的随机游走来学习节点的嵌入表示，进

而通过聚类算法检测社区。该算法能够较好地捕捉节点间的语义关系，但计算复

杂度较高