融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

吴清寿; 陈荣旺; 余文森; 刘耿耿

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融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

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针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法.首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量.仿真实验结果表明:对于六个真实网络,所提算法在50％的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息(NMI)指标上都具有最好的性能.综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度.

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来源
《计算机应用》 |2020年第12期|3578-3585|共8页
作者
吴清寿; 陈荣旺; 余文森; 刘耿耿;
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作者单位

武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300;

认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300;

武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300;

武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300;

认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室(武夷学院) 福建武夷山354300;

福州大学数学与计算机科学学院福州350116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
重叠社区; 中心节点; 标签传播; 节点影响力; 标签隶属系数;

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