【摘要】：標(biāo)簽傳播算法(LPA)作為一種簡單高效的社區(qū)挖掘算法一直受到廣泛的關(guān)注.但是標(biāo)簽傳播過程中存在隨機(jī)性,導(dǎo)致算法魯棒性差、社區(qū)劃分結(jié)果不穩(wěn)定.為解決此類問題,本文提出一種結(jié)合節(jié)點(diǎn)局部影響力的算法(CRD-LPA).該算法綜合考慮節(jié)點(diǎn)度、鄰節(jié)點(diǎn)的消息傳播能力、局部密度分布等因素,將近似集聚系數(shù)和節(jié)點(diǎn)局部密度引入到CRD系數(shù)的計算中,從而更精確的衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度;然后,根據(jù)CRD系數(shù)對LPA算法的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽更新策略進(jìn)行改進(jìn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法不僅提高了社區(qū)劃分的質(zhì)量,而且也表現(xiàn)出較好的魯棒性.
[Abstract]:Label propagation algorithm (LPA) as a simple and efficient community mining algorithm has been widely concerned. However, there is randomness in the process of label propagation, which leads to poor robustness of the algorithm and unstable results of community partition. In order to solve this problem, this paper proposes an algorithm combining the local influence of nodes (CRD-LPA). Considering the factors of node degree, neighbor node's message transmission ability, local density distribution and so on, the approximate clustering coefficient and node local density are introduced into the calculation of CRD coefficient, so that the importance of nodes in the network can be measured more accurately. Then, the node label updating strategy of LPA algorithm is improved according to CRD coefficient. Experimental results show that the improved algorithm not only improves the quality of community partition, but also shows good robustness.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項核心電子器件、高端通用芯片及基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品專項(2014ZX01045-102) 國家自然科學(xué)基金項目(61202286)資助
【分類號】：O157.5

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本文編號：2132631