采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

论文摘要

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。

论文目录

  • 1 COPRA算法
  •   1.1 COPRA算法描述
  •   1.2 评价函数
  • 2 COPRAPC算法
  •   2.1 算法思想及描述
  •   2.2 修改传播门限参数
  •   2.3 复杂度分析
  • 3 实验分析
  •   3.1 LFR基准网络
  •   3.2 真实世界网络
  •   3.3 算法效率比较
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马健,刘峰,李红辉,樊建平

    关键词: 社区发现,重叠社区,标签传播,聚类系数,算法,节点影响力

    来源: 国防科技大学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 北京交通大学计算机与信息技术学院

    基金: 国家863计划资助项目(2015AA043701)

    分类号: TP301.6;O157.5

    页码: 183-190

    总页数: 8

    文件大小: 1290K

    下载量: 315

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