电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法.docx
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电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法 电商异构网络是一个复杂的多重异构网络,包含了丰富的多层网络结构信息和语义关系。由于电商平台具有典型的网络异构性,导致现有的电商网络用户社区划分算法缺乏对网络异构性的考虑,划分结果准确率存在进一步提升的空间。 为更准确地划分电商平台中的用户社区,越来越多的学者开始将用户节点嵌入模型用于社区划分算法的改进。例如,陈文杰等使用基于节点向量表示的模糊重叠社区划分算法,实现对复杂网络的有效社区划分。将现有研究成果按用户节点嵌入方法的不同进行分类,大体可以归结为基于 DeepWalk 的用户社区划分算法、基于 Node2Vec 的用户社区划分算法和基于 GCN 的用户社区划分算法等。 基于 DeepWalk 的用户社区划分算法能够支持大规模场景,但由于游走策略具有随机性,导致社区划分结果不理想。基于 Node2Vec 的用户社区划分算法对随机游走过程进行优化,但该类算法忽略用户节点所处异构网络的边类型信息,得到的用户社区不够精准。基于 GCN 的用户社区划分算法能够同时处理异构网络中的用户节点特征以及网络结构特征,但该类算法难以扩展到大规模网络。 本文提出了一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法(User Community Partition Algorithm Based on Multi-layer Information Fusion in E-commerce Heterogeneous Network,UCEH)。该算法根据不同边类型对电商异构网络进行分层,结合层间语义信息以获得更准确的用户社区划分结果。 首先对单层网络中的用户节点进行嵌入表征;通过表征融合合并层间语义信息,进而得到用户节点融合表征;然后最大化用户节点对应的目标函数,以达到全局最优;最后使用改进的 K-means 算法完成用户社区划分。 电商平台中的网络结构是电商异构网络的基础,电商平台本质上是一种多重异构网络,并蕴含着丰富的用户交互信息。电商异构网络可以分为两个多重网络,多重网络之间通过不同类型的双向交互边连接,具体描述为其中一个多重网络的某一层与另一个多重网络的某一层相关联。多重异构网络是异构网络和多重网络的组合,其中,多重网络表示如图 1(a)所示,该网络由多个网络层组成,每一层都是一个单工网络,所有层共享相同的节点集,节点集包含多个同类的节点,但是每一层单工网络都只包括一种边类型,不同层之间的边类型不同;异构网络表示如图 1(b)所示,其本身就是一个多层网络,其中每一层都是单工网络,各有特定类型的节点和交互边,两个单工网络是由双向交互边连接的,即通过交互边连接分别属于两个单工网络的不同类型的节点。 用户社区划分算法是电商异构网络中的一种重要应用,常用的用户社区划分算法包括:基于模块度优化的用户社区划分算法、基于张量分解的用户社区划分算法、基于标签传播的用户社区划分算法和基于用户节点嵌入的用户社区划分算法等。 UCEH 算法更为合理地学习用户节点嵌入,在一定程度上提升了用户社区划分结果的准确度。UCEH 算法采用分层处理方式,即将异构网络转换为多重异构网络,能够更好地区分多层网络结构信息,提高用户社区划分结果的准确度。 本文提出了一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法,能够更好地区分电商平台中的用户社区,提高用户社区划分结果的准确度,为电商平台的发展提供了重要的技术支持。
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