基于BERT与本体逻辑的社交网络语义增强型社区检测新范式

这篇研究开创性地将微调BERT嵌入、领域本体（ontology）和语义网规则语言（SWRL）逻辑推理相结合，提出了一种社交网络社区检测的语义增强框架。通过本体引导的注意力机制优化BERT语义表征，并利用SWRL规则挖掘隐含关系，在Facebook/Twitter/Reddit数据集上显著提升了模块度（modularity）、标准化互信息（NMI）和F1-score等指标，为可解释性AI（XAI）在复杂网络分析中的应用提供了新范式。

　　

亮点

本研究突破传统社区检测仅依赖网络拓扑的局限，通过三重创新实现语义增强：(1) 微调BERT嵌入与领域本体（ontology）的协同框架；(2) 本体引导的注意力机制，使BERT聚焦领域相关概念；(3) 应用SWRL规则进行逻辑推理，精修社区边界并识别隐含关系。

方法论

我们的方法融合自然语言处理（NLP）、本体知识表示和逻辑推理：首先构建涵盖社交网络实体的本体库（如User、Post、Hashtag等），通过SWRL规则定义"潜在兴趣相似性"等推理规则；其次设计本体感知的BERT微调策略，利用本体概念作为注意力引导信号；最终结合图神经网络（GNN）输出概率化社区划分。

实验与结果

在跨平台数据集测试中，本框架的模块度（modularity）较Louvain算法提升27.6%，NMI指标超越图注意力网络（GAT）19.3%。案例研究显示，在Twitter政治讨论中成功识别出"环保政策倡导者"等语义连贯的社区，并通过SWRL规则发现了基于间接互动的潜在联盟关系。

结论

该研究建立了社区检测的新范式，将统计模式识别与形式化知识表示相结合。本体引导的BERT微调使语义表征对齐领域概念，而SWRL规则引擎实现了可追溯的逻辑推理，为公共卫生干预（如疫情信息传播追踪）和网络异常检测提供了可扩展的解决方案。