【摘 要】
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大数据时代的迅速发展促进了网络结构的诞生.数据分析领域的一个重要问题就是寻找合适的网络结构进行社区检测.标签传播算法(LPA,Label Propagation Algorithm)是最公认的检测不相交社区的方法之一.它方便快捷,但是缺点就是随机更新导致的不稳定性.提出一种基于影响力的标签传播算法,选择高节点度的种子节点社区,提出影响度改进LPA算法的标签迭代顺序,邻居节点的相似度进行标签更新,最后进行社区合并.在真实网络上进行实验验证,结果表明了该方法对社区检测的有效性.
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
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大数据时代的迅速发展促进了网络结构的诞生.数据分析领域的一个重要问题就是寻找合适的网络结构进行社区检测.标签传播算法(LPA,Label Propagation Algorithm)是最公认的检测不相交社区的方法之一.它方便快捷,但是缺点就是随机更新导致的不稳定性.提出一种基于影响力的标签传播算法,选择高节点度的种子节点社区,提出影响度改进LPA算法的标签迭代顺序,邻居节点的相似度进行标签更新,最后进行社区合并.在真实网络上进行实验验证,结果表明了该方法对社区检测的有效性.
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