本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 社區(qū)識別��； 參考：《通信學(xué)報》2017年02期

【摘要】：針對傳統(tǒng)基于標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)識別方法存在較強的隨機性,以及需要預(yù)設(shè)相關(guān)閾值來輔助完成社區(qū)識別等缺陷,提出基于多核心標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)識別方法(OMKLP)。在分析節(jié)點度以及節(jié)點與鄰居節(jié)點的局部覆蓋密度后提出核心節(jié)點評價模型,并在此基礎(chǔ)上給出局部核心節(jié)點識別方法;基于局部核心節(jié)點,提出新的面向重疊社區(qū)的異步標(biāo)簽傳播策略,該策略能夠快速地識別出社區(qū)內(nèi)部節(jié)點與邊界節(jié)點,以獲得重疊社區(qū)結(jié)構(gòu);提出重疊節(jié)點分析方法,進一步提高識別重疊節(jié)點準(zhǔn)確度。OMKLP算法無需掌握任何先驗知識,僅在掌握網(wǎng)絡(luò)基本信息(點、邊)基礎(chǔ)上,便能夠準(zhǔn)確識別出重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),從而有效解決了傳統(tǒng)標(biāo)簽傳播算法所存在的缺陷。在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和真實網(wǎng)絡(luò)上進行測試,并與多個經(jīng)典算法進行對比分析,實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性和可行性。
[Abstract]:In view of the shortcomings of traditional overlapping community identification method based on label propagation and the need of preset correlation threshold to assist in community identification, an overlapping community identification method based on multi-core label propagation is proposed. After analyzing the degree of nodes and the local coverage density of nodes and neighbors, the evaluation model of core nodes is put forward, and the identification method of local core nodes is given, which is based on the local core nodes, the local core nodes, the local core nodes, the local core nodes and the local core nodes. A new asynchronous label propagation strategy for overlapping communities is proposed, which can quickly identify the nodes within the community and the boundary nodes to obtain the overlapping community structure, and propose an analysis method for overlapping nodes. Further improve the accuracy of identifying overlapped nodes. OMKLP algorithm does not need to master any prior knowledge, only on the basis of the basic network information (points, edges), can accurately identify the overlapping community structure, Thus, the defects of the traditional label propagation algorithm are effectively solved. The proposed algorithm is tested on the benchmark network and real network, and compared with several classical algorithms. The experimental results show that the proposed algorithm is effective and feasible.
【作者單位】： 嘉興學(xué)院數(shù)理與信息工程學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61672179,No.61370083,No.61402126) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金資助項目(No.15YJCZH088) 浙江省自然科學(xué)基金資助項目(No.LY16F020027) 浙江省教育廳科研基金資助項目(No.Y201636127,No.Y201533771)~~
【分類號】：O157.5

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本文編號：1798199