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基于节点重要性的标签传播重叠社区发现算法

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近年来,互联网上社交应用越来越多,人们之间形成的社会化网络结构呈现出复杂网络的特征.社区发现是研究复杂网络中节点关系的重要方法,现今对重叠社区结构的研究更是此领域的重点与难点.通过研究发现,节点处在的位置不同、邻居节点数目不同等信息都会对它在网络图中的重要性造成影响,节点的重要性对社区的构造也具有很大影响.为此,本文结合这一特性对标签传播算法进行深入研究和改进,以提高方法准确性及效率.针对国内外社区发现算法、节点重要性排序进行研究,在重叠社区发现算法COPRA(Community Overlap PRopagation Algorithm)的基础上,提出基于节点重要性的标签传播算法NI-COPRA(Node Importance-Community Overlap PRopagation Algorithm),通过节点重要性排序、构建初始团的方式来进行改进提高.算法验证实验表明改进算法NI-COPRA在效率和准确性上都有所提升,并且减小了随机性.

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来源
《第十届信息安全漏洞分析与风险评估大会》|2017年|615-637|共23页
会议地点香港
作者
张霖; 刘云; 刘青;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类大系统理论;
关键词
复杂网络; 社区发现; 标签传播; 节点重要性;

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