潜在特征的社团识别算法

　　针对标签空间的指数增长这一问题，提出了一种基于潜在特征的重叠社团识别算法。首先，提出了一种包含重叠社团的网络产生式模型。根据该产生式模型，通过最大化目标网络的产生概率来推导网络中节点的潜在特征，并给出了优化目标函数。然后，通过将网络诱导为二部图，分析得出了潜在特征个数的下届，并据此对标签空间进行优化。实验表明，提出的重叠社团识别算法与BigClam算法相比较，在保持运行效率和查准率基本不变的前提下，可以明显提高检索结果的召回率。该算法可以有效地应对社团识别中标签空间的指数增长。