【摘 要】
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基于标签传播思想的重叠社区发现算法，利用标签的传播特性可有效挖掘潜在的重叠社区结构，但是挖掘过程中采用的随机策略造成传播过程中的不确定性，最终导致结果的不稳定性，因此本
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基于标签传播思想的重叠社区发现算法，利用标签的传播特性可有效挖掘潜在的重叠社区结构，但是挖掘过程中采用的随机策略造成传播过程中的不确定性，最终导致结果的不稳定性，因此本文提出一种基于信息熵和局部相关性的多标签传播重叠社区发现算法．该算法在标签传播阶段，采用异步更新策略，利用信息熵产生更新序列指导标签更新，解决社区划分结果不稳定的问题．同时在标签选择阶段，根据节点与自我网络中其他节点的相关程度选择标签，提高所发现社区的质量．基于多个真实数据集和人工网络图的对比实验，结果表明，本文算法有效可行．
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