基于边标签传播的复杂网络社区识别方法

• 作者: 刘星妍 张健沛 杨静 邓琨
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 重叠社区识别 标签传播
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1113-1118
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.012

摘要

针对传统基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法难以准确识别重叠节点的缺陷,本文通过分析边与其邻居边的关系,提出用来评估边归属社区的归属密度函数及归属倾向性函数,并在此基础上设计一种基于边标签传播的重叠社区识别方法(OLLP).该方法首先以每条边连接2个节点中度高的节点标签作为该边的标签;然后通过分析边的归属密度与归属倾向性迭代更新边标签,最终标签相同的边属于同一社区.在基准网络与真实网络数据集上进行测试,并与多个具有代表性的算法进行比较,实验结果表明了OLLP算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	邓琨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	7	29	2.0	5.0
4	刘星妍		7	93	4.0	7.0