多特征融合的标签传播算法

• 作者: 严长春 生佳根 秦强
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 LPA SimRank 主题模型
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 3030-3034
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4380字
• 语种: 中文
• DOI: 10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2019. 12. 018

摘要

论文在分析常用社区发现算法的优缺点时,指出了标签传播算法(LPA)具有时间复杂度低、不需要预先设置社区个数、计算过程简单,在处理大型复杂网络时,具有较高的效率的特点.但该算法在标签传播的过程中,未考虑到相邻节点在网络结构以及内容中的相似性.因此论文从节点相似度角度出发,提出了多特征融合的标签传播算法.该算法首先利用SimRank算法计算网络中节点的结构相似度,同时使用主体模型得到节点内容的主题分布,并计算不同节点主题分布的相似度,最终融合两种相似度,为邻接节点传播来的标签,赋予相应的权重,以此来改进传播策略.实验比较,该算法较优于传统的标签传播算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	生佳根	江苏科技大学计算机学院	35	249	7.0	15.0
2	秦强	江苏科技大学计算机学院	2	1	1.0	1.0
3	严长春	江苏科技大学计算机学院	4	0	0.0	0.0