基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法

摘要

针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。