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摘要:
现有快速社团发现算法存在划分质量不高和标签传递划分结果不稳定问题。针对这些问题,提出一种基于节点关联度的标签传递社团发现算法(ELPA)。以邻居节点间的关联度为约束更新网络节点的标签,实现对社团初始划分;以模块度增量最大化对社团进行合并,使得每次合并后的社团模块度最大。为验证 ELPA 的有效性,基于计算机生成网络和真实网络环境与经典算法FN、LPA 进行对比实验。结果表明,ELPA 算法不仅弥补了 LPA 算法结果不稳定的缺陷,而且提高了社团划分精度和有效性。
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文献信息
篇名 基于节点关联度的标签传递社团发现算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 关联度 社团发现 标签传递
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 算 法
研究方向 页码范围 253-256,300
页数 5页 分类号 TP3
字数 4073字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.12.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高岩 河南理工大学计算机科学与技术学院 36 128 7.0 10.0
2 张言言 河南理工大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
关联度
社团发现
标签传递
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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