基于标签影响力的半同步社区发现算法

被引：6

作者：

汪焱 ^{[1
]}

黄发良 ^{[1
]}

元昌安 ^{[2
]}

机构：

[1] 福建师范大学软件学院

[2] 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室

来源：

计算机应用 | 2016年 / 36卷 / 06期

关键词：

社区发现; 标签传播法; 半同步; 节点影响力; 振荡;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

微博网络与社交网络等的交互式社会信息网络规模的快速增长对社区发现提出巨大挑战。标签传播算法(LPA)虽然在时间复杂度上具有很大的优势,但是其内在的多种随机策略使得算法稳定性不高。针对LPA的随机问题,提出了一种基于影响力的半同步标签传播算法(ISLPA),能有效地避免振荡问题,巧妙地实现了相邻节点之间的同步更新,并结合影响力从初始标签、选择邻居节点和更新顺序三方面进行了改进,摒弃了原有的随机策略。真实网络和人工网络的实验结果表明,ISLPA具有较高的稳定性与有效性,与其他LPA相关算法相比存在明显的优势。

引用

页码：1573 / 1578+1587 +1587

页数：7

共 21 条

[1]

Compar-ing community structure identification. Danon L,Diaz-Guilera A,Duch J,Arenas A. Journal of Statis-tical Mechanics:Theory and Experiment . 2005

[2]

How does label propagation algorithm work in bipartite networks?. LIU X,MURATA T. Proceedings of the 2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology . 2009

[3]

Label propagation algorithm:a semisynchronous approach. CORDASCO G,GARGANO L. International Journal of Social Network Mining . 2012

[4]

Label propagation algorithm based on local cycles for community detection. ZHANG X K,FEI S,SONG C,et al. International Journal of Modern Physics B . 2015

[5] 社会网络中基于标签传播的社区发现新算法 [J].

赵卓翔 ;

王轶彤 ;

田家堂 ;

周泽学 .

计算机研究与发展 , 2011, (S3) :8-15

[6] 信息网络的社区发现及其应用研究 [J].

黄发良 .

复杂系统与复杂性科学, 2010, 7 (01) :64-74

[7]

Detecting community structure via synchronous label propagation[J] . Shenghong Li,Hao Lou,Wen Jiang,Junhua Tang. &nbspNeurocomputing . 2015

[8]

CK-LPA: Efficient community detection algorithm based on label propagation with community kernel[J] . Zhen Lin,Xiaolin Zheng,Nan Xin,Deren Chen. &nbspPhysica A: Statistical Mechanics and its Applicat . 2014

[9]

Advanced modularity-specialized label propagation algorithm for detecting communities in networks[J] . X. Liu,T. Murata. &nbspPhysica A: Statistical Mechanics and its Applications . 2009 (7)

[10]

Community detection in graphs[J] . Santo Fortunato. &nbspPhysics Reports . 2009 (3)

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