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有效改善标签传播算法鲁棒性的途径
被引:14
作者
:
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季青松
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赵郁忻
陈乐生
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机构:
上海交通大学电子信息与电气工程学院
陈乐生
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陈秀真
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机构:
李生红
机构
:
[1]
上海交通大学电子信息与电气工程学院
来源
:
信息安全与通信保密
|
2012年
/ 09期
关键词
:
标签传播;
介数;
社区挖掘;
复杂网络;
影响力因子;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
080201
[机械制造及其自动化]
;
摘要
:
在大规模复杂网络社区划分中,标签传播算法已经被证实为一种速度极快的算法,被广泛应用。但是标签传播算法还存在一些缺陷,比较突出的是社团划分结果的不稳定,鲁棒性较差。通过某些指标来计算节点在网络中的影响力,在节点第一次更新时,有效地将影响力较大的核心节点标签值传播出去,准确形成各个社区的基本框架,大幅改善了传统标签传播算法的鲁棒性,同时取得了更好的社区划分效果。
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Stanford Univ, Dept Comp Sci, Stanford, CA 94305 USA
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Dasgupta, Anirban
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Dasgupta, Anirban
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Mahoney, Michael W.
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Korea Adv Inst Sci & Technol, Dept Phys, Taejon 305701, South Korea
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