基于标签传播的半监督社区发现算法研究

• 作者: 睢世凯 睢世杰 魏芳芳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 半监督 标签信息 标签传播
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191234

摘要

近年来,许多关于社区发现的优秀算法被提出并取得了较好的社区划分效果.但是到目前为止,没有任何一种算法能够同时在时间复杂度和准确度方面取得较好的表现.现实网络中往往存在一些有利于指导社区发现的标签信息,如must-link信息、cannot-link信息等.因此提出基于少量标签信息传播、拓扑结构的半监督社区发现算法S_LPA,分别在karate网络、dolphins网络、LFR基准网络上进行测试.实验结果表明,该算法S_LPA时间复杂度为O(m),相对其它算法,S_LPA在karate网络和dolphins网络的NMI值高于CNM、InfoMap、LPA算法,在LRF网络上准确度高出约20％;提高参数u后,S_LPA算法可识别其它算法不能识别的社区结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏芳芳	国家开放大学信息化部	3	2	1.0	1.0
2	睢世杰		2	0	0.0	0.0
3	睢世凯	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0