基于改进的标签传播算法的网络聚类方法

• 作者: 桂春 黄旺星
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 节点 标签 传播算法 网络聚类 相似度
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 1600-1605
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20171019

摘要

采用传统标签传播算法实现网络聚类时,由于标签初始分配过程随机、节点选择过程随机、且标签更新顺序随机的原因,影响聚类结果.为此,提出一种新的基于改进标签传播算法的网络聚类方法,即用图对网络进行描述,并为网络聚类提供基础.改进标签传播算法过程如下:求出网络中任意两节点拥有最大公共邻居的平均阶数,把相似性最高的节点和邻居节点看作初始核心社团,为其分配初始标签;引入基于随机游走的相似度矩阵,令节点选择和自身相似度最高的节点拥有的标签;通过H指数对标签算法更新顺序进行改进;依据改进后结果,按照标签传播算法网络聚类过程实现聚类.实验结果表明,本文所提的网络聚类方法具有更高的准确性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂春		7	7	2.0	2.0
2	黄旺星		2	5	1.0	2.0