基于标签权重系数的社团发现算法

• 作者: 李玲娟 滕彬
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社团发现 标签传播算法 标签权重系数
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 74-80
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 6008字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.06.012

摘要

为了提高社团发现的准确性和稳定性,文中提出了一种基于标签权重系数(label weight coefficient,LWC)的社团发现算法.该算法参考了标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)的基本思想,并针对LPA中随机策略导致的结果不稳定问题做了改进.LWC算法按照节点度由高到低的顺序,依据节点之间的局部相似度和邻居节点度来计算标签权重系数,再依据标签权重系数进行节点标签的更新.当节点具有多个满足条件的候选标签时,依据标签连接度、相同标签的节点度之和选出标签,避免标签的随机选择.在人工合成网络数据集和真实网络数据集上的实验结果都表明,LWC算法不仅提高了社团发现结果的质量和准确率,而且具有较高的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玲娟	南京邮电大学计算机学院	88	927	14.0	26.0
2	滕彬	南京邮电大学计算机学院	1	1	1.0	1.0