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融合LeaderRank和标签传播的社区发现算法

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由于社会网络的日益复杂,具有线性时间复杂度的标签传播算法越来越被广泛的运用,然而在标签传播过程中存在随机性,致使社区划分不稳定.因此,对节点标签初始化、节点更新顺序和节点标签传播选择过程这三个方面改进,提出一种稳定性较高的标签传播算法.该方法引入LeaderRank算法计算节点影响力,在此基础上选取关键节点并为这些关键节点赋予标签,节点更新顺序依据于节点影响力由高到低更新,在标签传播过程中考虑节点之间的传播能力.采用真实网络数据进行实验,和传统算法相比,论文算法在相关质量指标上均有优势.
Community Discovery Algorithm Integrating LeaderRank and Tag Propagation

翟镇新、於跃成、谷雨

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212000

标签传播 社区发现 LeaderRank 随机性

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.015

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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