سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

بهبود تشخیص جوامع همپوشان با توسعه الگوریتم خوشه‌بندیC-میانگین فازی - امکانی (PFCM) مبتنی بر وزن‌دهی مرکزیت شبکه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
10.22034/jfsa.2026.577307.1302
چکیده
. آشکارسازی ساختارهای همپوشان در شبکه‌های پیچیده، به دلیل ماهیت مبهم مرزهای جوامع و حضور گره‌هایی با تعلقات چندگانه، چالش‌های قابل‌توجهی را در حوزه داده‌کاوی گراف ایجاد کرده است. اگرچه الگوریتم‌های خوشه‌بندی فازی (FCM) ابزاری کارآمد برای مدل‌سازی این عدم قطعیت فراهم می‌کنند، اما وابستگی آن‌ها به قیود احتمالی و حساسیت نسبت به مقادیر اولیه، کارایی آن‌ها را در مواجهه با نویزهای ساختاری محدود می‌سازد. در این پژوهش، با هدف غلبه بر این محدودیت‌ها و بهره‌گیری هم‌زمان از ویژگی‌های توپولوژیک شبکه و منطق فازی، الگوریتم CW-PFCM (خوشه‌بندی C-میانگین فازی - امکانی وزن‌دار مبتنی بر مرکزیت) پیشنهاد شده است. در این رویکرد، از معیارهای مرکزیت شبکه برای هدایت فرآیند مقداردهی اولیه و تعدیل ماتریس‌های عضویت در الگوریتم PFCM استفاده می‌شود. ادغام رویکرد امکانی با منطق فازی، به مدل اجازه می‌دهد تا تمایز دقیق‌تری میان همپوشانی معنادار و گره‌های دورافتاده قائل شود. ارزیابی‌های تجربی بر روی چندین مجموعه داده استاندارد و مقایسه با روش‌های نوین، نشان می‌دهد که روش پیشنهادی ضمن حفظ پایداری در برابر نویز، از حیث معیارهای اعتبارسنجی نظیر اطلاعات متقابل نرمال‌شده (NMI) و مادولاریتی، عملکردی قابل قبول و رقابتی ارائه می‌دهد. یافته‌ها حاکی از آن است که لحاظ کردن اهمیت ساختاری گره‌ها در فرآیند یادگیری فازی، منجر به شناسایی دقیق‌تر جوامع واقعی می‌گردد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات


[1]    Al-Andoli, M. N., et al. Robust Overlapping Community Detection in Complex Networks With Graph Convolutional Networks and Fuzzy C-Means. IEEE Access, 12 (2024) 70130-70146.
[2]    Belkin, M., & Niyogi, P. Laplacian eigenmaps for dimensionality reduction and data representation. Neural Computation, 15(6) (2003) 1373–1396.
[3]    Bezdek, J. C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press, New York (1981).
[4]    Brahim, A. B., et al. Community detection in social networks based on structural holes and degree centrality. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 11(2) (2024) 1234-1245.
[5]    Chen, F., et al. Feature-Weighted NMF for Community Detection in Attributed Graphs. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(9) (2023) 5670-5682.
 
[6]    Cheng, et al. Centrality-Aware Collaborative Network Embedding for Overlapping Community Detection. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 13 (2026) 2237-2248.
[7]    Dave, R. N., & Krishnapuram, R. Robust clustering methods: a unified view. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 5(2) (1997) 270–293.
[8]    Fortunato, S. Community detection in graphs. Physics Reports, 486(3-5) (2010) 75-174.
[9]    Girvan, M., & Newman, M. E. J. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(12) (2002) 7821-7826.
[10]    Gong, M., et al. Identifying Deceptive Nodes in Community Detection via Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Cybernetics, 55(1) (2025) 102-115.
[11]    Grover, A., & Leskovec, J. Node2Vec: Scalable feature learning for networks. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, (2016) 855–864.
[12]    Huang, L., et al. Adversarial Attacks on Multilayer Network Community Detection. IEEE Trans- actions on Information Forensics and Security, 18 (2023) 2567-2580.
[13]    Jia, Y., et al. Adaptive Symmetric NMF for Community Detection. IEEE Transactions on Cybernetics, 51(5) (2021) 2450-2461.
[14]    Krishnapuram, R., & Keller, J. M. A possibilistic approach to clustering. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1(2) (1993) 98–110.
[15]    Li, Y., Chen, J., Chen, C., Yang, L., & Zheng, Z. Contrastive deep nonnegative matrix factorization for community detection. Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process., (2024) 6725–6729.
[16]    Liu, H., Wu, Z., Li, X., Cai, D., & Huang, T. S. Constrained Nonnegative Matrix Factorization for Image Representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 34 (2011) 1299–1311.
[17]    Liu, Z., et al. Symmetric Non-negative Matrix Factorization with Dual Graph Regularization for Community Detection. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(5) (2024) 2340-2353.
[18]    Ma, N., Wu, K., Yuan, Y., Li, J., & Wu, X. PMWFCM: A Possibility based Multi Kernel Weighted Fuzzy Clustering Algorithm for classification of driving behaviors. Alexandria Engineering Journal, 113 (2025) 249–261.
[19]    Mendonça, M., et al. Approximating Centrality Measures for Network Embedding. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 8(2) (2021) 1450-1462.
[20]    Moradan, A., Draganov, A., Mottin, D., & Assent, I. UCoDe: Unified community detection with graph convolutional networks. Mach. Learn., 112(12) (2023) 5057–5080.
 
[21]    Newman, M. E. J. Fast algorithm for detecting community structure in networks. Physical Review E, 69(6) (2004) 066133.
[22]    Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Stanford InfoLab (1999).
[23]    Pal, N. R., Pal, K., Keller, J. M., & Bezdek, J. C. A possibilistic fuzzy c-means clustering algorithm. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 13(4) (2005) 517–530.
[24]    Palla, G., Derényi, I., Farkas, I., & Vicsek, T. Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature, 435(7043) (2005) 814–818.
[25]    Pirrò, G. Adversarial Attacks on Community Detection: Challenges and Countermeasures. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(3) (2024) 1100-1114.
[26]    Sun, P. G., et al. Beyond Traditional Partitioning: A New Era for Overlapping Community Detection. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 53(4) (2023) 2100-2112.
[27]    Timm, H., Borgelt, C., Doring, C., & Kruse, R. An extension to possibilistic fuzzy cluster analysis. Fuzzy Sets and Systems, 147(1) (2004) 3-16.
[28]    Xiao, J., et al. Fuzzy Modularity Optimization for Community Detection in Large-Scale Networks. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 32(1) (2024) 120-132.
[29]    Ye, F., et al. Discrete Overlapping Community Detection with Pseudo Supervision. IEEE Transactions on Cybernetics, 49(11) (2019) 3980-3992.
[30]    Yeung, K. Y., & Ruzzo, W. L. An Empirical Study on Principal Component Analysis for Clustering Gene Expression Data. Bioinformatics, 17(9) (2001) 763–774.
[31]    Yu, F., et al. Seed Extension Strategy for Overlapping Community Detection. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 37(1) (2025) 210-222.
[32]    Zhang, L., et al. A Multi-objective Evolutionary Algorithm for Community Detection based on Local Information. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 27(3) (2023) 450-464.
[33]    Zheng, W., et al. Continuous Encoding for Overlapping Community Detection. IEEE Transactions on Cybernetics, 53(6) (2023) 3450-3462.
[34]    Zheng, Z., et al. Dual-Channel Kernel Network for Community Detection. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(2) (2024) 980-994.
[35]    Zhou, R., et al. Deep Structure-Preserving Network Embedding for Community Detection. IEEE Transactions on Big Data, 11(1) (2025) 45-58.
[36]    Zhu, P., et al. Graph Embedding for Community Detection: A Survey. IEEE Transactions on Pat- tern Analysis and Machine Intelligence, 44(10) (2022) 6780-6800.
[37]    Zhuo, Z., Chen, B., Yu, S., & Cao, L. Overlapping community detection using expansion with contraction. Neurocomputing, 565 (2024) 126989.
دوره 9، شماره 1 - شماره پیاپی 18
بیانیه دسترسی آزاد
تیر 1405
صفحه 63-91

  • تاریخ دریافت 03 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 21 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 15 خرداد 1405