计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
1期
119-121,148
,共4页
马杰良%韩路%潘贞贞%宋艳
馬傑良%韓路%潘貞貞%宋豔
마걸량%한로%반정정%송염
社团发现%标签传播%相似性%核心图
社糰髮現%標籤傳播%相似性%覈心圖
사단발현%표첨전파%상사성%핵심도
Community detection%Label propagation%Similarity%Community core
网络中的社团发现是当前的一个研究热点.在众多社团发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用,但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题.基于此对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了基于核心图的标签传播算法.通过计算图中任意两点的k阶公共邻居,将具有最大相似性的节点及k阶邻居作为初始核心社团,并为其分配初始标签.通过上述过程,提取一些较为紧密的子结构来作为标签传播的初始社团,并给这些结构分配初始社团标签.在真实网络中的实验结果表明,该算法可以大幅提高结果的稳定性.
網絡中的社糰髮現是噹前的一箇研究熱點.在衆多社糰髮現算法中,標籤傳播算法因簡單快速而被廣汎應用,但標籤傳播算法也存在結果穩定性較差的問題.基于此對標籤傳播算法的初始化過程進行改進,提齣瞭基于覈心圖的標籤傳播算法.通過計算圖中任意兩點的k階公共鄰居,將具有最大相似性的節點及k階鄰居作為初始覈心社糰,併為其分配初始標籤.通過上述過程,提取一些較為緊密的子結構來作為標籤傳播的初始社糰,併給這些結構分配初始社糰標籤.在真實網絡中的實驗結果錶明,該算法可以大幅提高結果的穩定性.
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