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颜佳佳论文

网络结构优化

直接SNMF分解（无优化）

• 输入矩阵：原始动态网络邻接矩阵 $A$（可能稠密或高秩）
• 处理流程：
  • 直接对称非负矩阵分解：A \approx UU^T
  • 通过迭代调整$U$和旋转矩阵$Q$逼近目标
• 存在问题：
  • 高秩矩阵需要保留更多特征值（$\kappa$较大）
  • 非稀疏矩阵计算效率低

先优化再SNMF（论文方法）

• 优化阶段（ADMM）：
  • 目标函数：\min_{A_{\text{opt}}} (1-\alpha)\|A_{\text{opt}}\|_* + \alpha\|A_{\text{opt}}\|_1
  • 输出优化矩阵A_{\text{opt}}
• SNMF阶段：
  • 输入变为优化后的A_{\text{opt}}
  • 保持相同分解流程但效率更高