一种优化标签传播过程的重叠社区发现算法

• 作者: 张曦煌 赵雨露
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 重叠社区 标签传播 ClusterRank 节点重要性
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 765-768
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.026

摘要

随着社区规模的不断扩大,基于标签传播思想的重叠社区发现算法得到较大发展.经典重叠社区发现算法虽然很好地利用了标签随机传播特性实现了重叠社区发现,但是也导致该算法输出结果很不稳定、社区生成质量较差.为克服采用最新的ClusterRank为所有节点排序降低随机性带来的结果稳定性差的弊端,引入最大社区节点数以控制最大社区节点数目,防止远大于其他社区的Monster出现.采用真实数据集和人工网络验证,结果证实,改良后算法可行有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	江南大学物联网工程学院	134	1137	14.0	27.0
2	赵雨露	江南大学物联网工程学院	2	7	2.0	2.0