基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法

• 作者: 张智 顾进广 龚宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 重叠社区发现 多标签传播 COPRA LeaderRank 节点重要性
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1738-1741,1746
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.030

摘要

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性强、鲁棒性差等问题,提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法.该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性,再根据量化值大小对节点进行团扩展,得到可重叠的最具重要性的粗糙团,分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化,再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新,直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程.在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时也提高了准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智	武汉科技大学计算机科学与技术学院	31	169	7.0	12.0
5	顾进广	武汉科技大学计算机科学与技术学院	55	232	9.0	12.0
9	龚宇	武汉科技大学计算机科学与技术学院	4	44	3.0	4.0