Classifying large scale networks into several categories and distinguishing them according to their fine structures is of great importance with several applications in real life. However, most studies of complex networks focus on properties of a single network but seldom on classification, clustering, and comparison between different networks, in which the network is treated as a whole. Due to the non-Euclidean properties of the data, conventional methods can hardly be applied on networks directly. In this paper, we propose a novel framework of complex network classifier (CNC) by integrating network embedding and convolutional neural network to tackle the problem of network classification. By training the classifiers on synthetic complex network data and real international trade network data, we show CNC can not only classify networks in a high accuracy and robustness, it can also extract the features of the networks automatically.


翻译:将大型网络分为几类,并按其精细结构加以区分,对于现实生活中的若干应用非常重要,然而,大多数复杂网络的研究大多侧重于单一网络的特性,但很少注重分类、集群和不同网络之间的比较,而不同网络的分类、集群和比较则将网络作为一个整体处理。由于数据的非单项性质,传统方法很难直接应用于网络。本文提出一个复杂的网络分类新框架,将网络嵌入和动态神经网络结合起来,以解决网络分类问题。通过对分类人员进行合成复杂网络数据和实际国际贸易网络数据的培训,我们显示,CNC不仅可以高度精确和可靠地对网络进行分类,而且还可以自动地提取网络的特征。

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