基于节点聚集系数的分布式标签传播算法

• 作者: 孙嘉彬 张素智 王威
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 标签传播 聚集系数 MapReduce
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 125-128,142
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.030

摘要

随着互联网的发展和普及,越来越多的用户加入到社交网络,逐渐形成了大规模、多样化的社区.对于新浪微博等社交服务来说,这些社区的发现可以为用户和商家提供有价值的信息.在社区发现算法中,标签传播算法(LPA算法)具有算法思想简单、复杂度低、无需初始化社区数量等优点,但准确率较低,同时在大数据环境下,效率还不够高.将节点聚类系数引入LPA的标签更新过程中,提出一种结合MapReduce分布式计算框架的社区发现算法——DisLPA算法.实验表明,该算法不仅提高了准确率,同时有效改善了计算瓶颈问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	13	9	2.0	3.0
2	张素智	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	69	349	9.0	15.0
3	孙嘉彬	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	4	5	2.0	2.0