基於時空集成評價的方法充分利用了短時平滑性特點，將空間社區評價和演化評價集成到一起，其中空間評價是以隱含社區模型上的互動結構和觀察到的互動結構差異性最小化為目標，演化評價以相鄰時間社區結構差異最小化為目標。
基本介紹
- 中文名：基於時空集成評價的方法
- 外文名：Method based on spatio temporal ensemble evaluation
基於時空集成評價的方法充分利用了短時平滑性特點，將空間社區評價和演化評價集成到一起，其中空間評價是以隱含社區模型上的互動結構和觀察到的互動結構差異性最小化為目標，演化評價以相鄰時間社區結構差異最小化為目標。集成評價的方法認為動態社區演化和社區的質量是緊密相關的。所以以一定權值將兩個評價相加或一定策略將時空評價綜合，建立最最佳化模型。根據觀察數據不斷調整和學習，得到最擬合觀察數據的隱含結構。
這類方法以實際觀察網路為監督進行空間社區評價，避免了不同社區質量評價標準之間不互相支持、評價結果與現實不符等問題；同時將空間評價和時態評價集成在一個統一框架中作為最佳化目標，反映了隱含社區結構演化的連續屬性，適於發現隱含穩定的社區結構及其演化過程。根據問題模型中最佳化目標的不同，這類算法可分為4類：
(1)擴展靜態社區評價體系的方法
利用空模型進行社區質量評價並進而幫助辨識社區是當前社區發現的重要方法．要辨識動態演化社區，最自然的一個策略就是將空模型延伸到時間軸上，形成時空維度的空模型，從而得到空間質量和時間維度上演化質量綜合評價的體系。
(2)基於進化聚類的方法
基於進化聚類的算法需要事先設定社區數目，並且一般設定在網路動態變化過程中社區數目不變；對觀察網路的起始和結束也有一定限制，為解決此問題，Kim等人將動態網路建模成由納米社團構成的系統，社區是該系統中連線稠密的納米社團群，由於每個納米社團中含有一定的能表徵結構演化趨勢的信息，因此，通過對納米社團的計算可在一定程度上發現社區演變的趨勢。他們使用耗費嵌入技術保證了所發現社區的演化平滑性假設，以模組度最佳化為目標，建立了基於密度的聚類算法；基於資訊理論建立了一種映射策略使得可以發現不同時間點上不同個數的社區間的演化關係。
(3)基於隱空間的方法
基於隱空間的動態社區發現方法的主要理念是將社區結構看做網路結構的隱空間，認為在社區結構的隱空間上，近距離節點較遠距離節點間更容易建立連線關係。同時，基於以下3個假設前提：①相鄰時間的隱空間結構變化緩慢(平滑性假設)；②社區結構演化中t+1狀態的隱空間僅和t時刻隱空間有關，和t時刻以前的隱空間無關(與隱馬爾可夫鏈模型假設前提相同)；③當前觀測值僅和當前隱空間結構相關。
(4)自定義評價指標的方法
另一類建立集成最佳化目標模型的算法是自定義了一套描述網路結構性質和結構演化的指標，然後根據指標設定所要最佳化的目標函式。在這些指標中，演化性評價的目標仍然是最小化社區結構變化，即遵循平滑性假設。
基於時空集成評價的方法中，評價目標在形式上雖然將時間片上評價和時間軸上演化性評價統一在一個最佳化框架中，但他們的評價計算仍然是分開的。而且，由於平滑項假設的限制，其最佳化目標往往是得到核心穩定的社區拓撲，無法及時發現異常演化和由於事件引發的群組突現等。
