基于网络预处理的改进标签传播算法

• 作者: 孙生才 曲金帅 王玉红 范菁
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 大数据 LPA 随机策略 K-Shell指数
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 字数: 4048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006282

摘要

LPA中存在的随机策略, 严重破坏算法的鲁棒性. 随着大数据时代的来临, 复杂网络的规模不断增大, 从而造成算法的运算量增加, 收敛速度减慢. 针对这一问题, 提出了一种新的改进标签传播算法-KLPA. 首先, 对初始网络预处理: 利用K-Shell指数将网络划分成核心-边缘层次, 去除边缘层节点, 赋予核心层的节点标签. 其次, 改进标签传播策略对预处理网络进行社区划分. 最后, 实验证明KLPA算法减小网络规模, 提高了社区划分质量, 同时也加快了算法的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范菁	云南民族大学电气信息工程学院	39	132	6.0	9.0
3	曲金帅	云南民族大学电气信息工程学院	8	23	3.0	4.0
4	王玉红	云南民族大学电气信息工程学院	5	14	2.0	3.0
5	孙生才	云南民族大学电气信息工程学院	2	4	2.0	2.0