基于优化标签传播算法的社区发现方法研究

吴小兰; 章成志

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自动发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的热点方向之一.与现有一些网络社区结构发现算法相比,标签传播社区发现算法具有不需要指定社区数量与时间复杂度低的优点,但该算法随机排列待更新节点和随机选择候选标签的策略严重影响了算法的准确率和稳定性.为了降低标签传播算法中这两种随机性,本文提出了一种优化的标签传播算法.经在真实基准网和计算机生成网的测试表明该算法具有更好的有效性和稳定性后,我们将该算法应用在科学网博客中“图书馆、情报与文献学”领域用户的好友关系网上,有效地发现了该网络中的社区结构.

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来源
《情报学报》|2014年第5期|538-548|共11页
作者
吴小兰; 章成志;
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作者单位

南京理工大学经济管理学院信息管理系,南京210094;

安徽财经大学管理科学与工程学院,蚌埠233030;

南京理工大学经济管理学院信息管理系,南京210094;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
社区发现; 标签传播算法; 社会网络分析; 社区结构;

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