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公开(公告)号:CN114091660A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111407500.3
申请日:2021-11-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于大数据技术领域,具体为一种基于模仿学习和数据增强的两阶段半监督群组发现方法。本发明通过种子选择‑种子扩张来完成群组发现任务,即给定少部分已知群组,识别出网络中其余与之相似的群组;种子选择阶段,建模种子选择器为回归器,并在已知群组中提取参与群组数量不同的节点对,以成对方式训练回归器,选择位于潜在群组内的节点作为种子节点;种子扩张阶段,建模种子扩张器为决策器,并在已知群组中提取出种子扩张轨迹,使用模仿学习训练决策器,并针对扩张阶段序列决策容易发生级联错误问题,通过数据增强辅助决策器的训练,通过正确决策完成由一个种子节点到一个局部群组的扩张过程。本发明有效提升了输出群组结果的准确性。