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基于核心节点逐层扩展的标签传播社区发现方法

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  • 万方数据
  • 维普
随着社交媒体的快速兴起,计算效率较高的标签传播算法已经得到广泛的使用.然而,现有的标签传播算法在节点初始化时未能考虑节点之间存在的差异性,存在随机性高、稳定性低的缺陷.因此,论文给出了一种基于核心节点逐层扩展的标签传播算法.将LeaderRank算法模型融入到本方法模型中,在此基础上计算出节点重要性;进而以重要性作为衡量标准,将其中重要度较高的核心节点筛选出来形成传播初始源,以减少标签传播过程中的时间损耗;最后,依据改进了节点重要度的更新方法实现了节点标签的逐层更新.多个数据集上的实验结果表明,与现有的标签传播算法相比,该算法更加稳定有效地实现了社区发现.
Label Propagation Community Discovery Method Based on Layer-by-Layer Expansion of Core Nodes

翟镇新、於跃成、谷雨、景道月

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

标签传播 社区发现 LeaderRank 节点重要度

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.032

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)：2022.50(6)
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