一种基于生成对抗网络模型的多层学术网络社区发现方法、系统

摘要

本发明实现了一套基于生成对抗网络模型的多层学术网络社区发现方法及其系统，基于GAN模型学习多层网络的嵌入表示，通过构建多层学术网络；使用生成对抗模型学习节点嵌入表示：生成器生成层内节点对和层间节点对作为伪样本，判别器判别数据是否为真实数据分布；生成器和判别器迭代更新进行对抗学习；使用基于K‑means聚类的方法发现社团的步骤，实现对于网络来源的学者信息的处理，发现其中多层网络结构所能提供的关系网络的深层信息，并使其算法和系统更具有鲁棒性。