原文服务方: 西安工程大学学报       
摘要:
针对传统的多标签传播算法(COPRA)随机性强、精确度差的缺陷,提出一种基于节点局部相似度的标签传播算法(COPRALS).该算法首先搜索网络中以度较高节点为中心的极小完全子图,并以此作为初始社区开始标签传播;通过提出的节点局部相似度分析节点之间的相似性并以此作为选择标签的依据,提高社区发现的精确度.经真实网络及人工网络测试,并与COPRA、OMKLP等算法对比,验证了该算法能够在不同网络上发现更高质量的重叠社区.
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基于节点综合相似度的多标签传播社区划分算法
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复杂网络
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节点相似度
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受限约束范围
标签传播
半监督学习算法
一种稳定的标签传播社区发现算法
社区发现
标签传播
初始化
稳定性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种基于节点局部相似度的标签传播算法
来源期刊 西安工程大学学报 学科
关键词 重叠社区发现 标签传播 完全子图 节点局部相似度
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 93-99
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.05.15
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (155)
共引文献  (49)
参考文献  (18)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
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研究主题发展历程
节点文献
重叠社区发现
标签传播
完全子图
节点局部相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安工程大学学报
双月刊
1674-649X
61-1471/N
大16开
1986-01-01
chi
出版文献量(篇)
3377
总下载数(次)
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