计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
6期
171-174,179
,共5页
社区发现%标签传播算法%局部强化%圈子%模度优化
社區髮現%標籤傳播算法%跼部彊化%圈子%模度優化
사구발현%표첨전파산법%국부강화%권자%모도우화
community detection%Label Propagation Algorithm(LPA)%local strengthening%circle%modulor optimization
在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小.圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现.然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息.为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法.给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区.采用两步优化方法使模度最大化.在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区.
在社交網絡中,社區和圈子均錶現為一組內部連接相對緊密的節點,但後者規模較小.圈子是重要的跼部社區信息,利用這一特點有助于進行社區髮現.然而,現有的大部分基于標籤傳播的社區髮現算法併沒有攷慮圈子的信息.為此,提齣一種基于跼部彊化的多標籤傳播(LSMLP)社區髮現算法.給齣圈子的定義,提齣一種基于圈子信息的迭代多標籤傳播策略,併從每箇節點的多箇標籤中選擇歸屬繫數最大的標籤作為其從屬的臨時社區.採用兩步優化方法使模度最大化.在真實網絡的數據實驗結果錶明,與已有的社區髮現算法相比,LSMLP算法能更高效地髮現社區.
재사교망락중,사구화권자균표현위일조내부련접상대긴밀적절점,단후자규모교소.권자시중요적국부사구신식,이용저일특점유조우진행사구발현.연이,현유적대부분기우표첨전파적사구발현산법병몰유고필권자적신식.위차,제출일충기우국부강화적다표첨전파(LSMLP)사구발현산법.급출권자적정의,제출일충기우권자신식적질대다표첨전파책략,병종매개절점적다개표첨중선택귀속계수최대적표첨작위기종속적림시사구.채용량보우화방법사모도최대화.재진실망락적수거실험결과표명,여이유적사구발현산법상비,LSMLP산법능경고효지발현사구.
