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一种基于完全子图与标签传播的重叠社区检测算法

     

摘要

提出了一种基于完全子图和标签传播的重叠社区检测CLPOA算法.该算法首先搜寻完全子图,并为每个子图分配唯一标签,实现快速标签预处理;然后根据每个节点的邻接节点标签来更新该节点的标签,同时提出接触频数优化标签选择策略降低标签随机传播概率;最后,通过网络标签分布情况进行社区划分.选取两个小规模标准数据集和两个大规模网络数据集进行实验,结果表明CLPOA算法能保持和COPRA算法相同社区划分质量,同时具有更好的算法稳定性和时间性能.

著录项

  • 来源
    《桂林理工大学学报》|2018年第3期|561-569|共9页
  • 作者单位

    桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林 541004;

    桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林 541004;

    武汉理工大学信息工程学院,武汉 430070;

    桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林 541004;

    桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林 541004;

    桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林 541004;

    桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林 541004;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    复杂网络; 社区发现; 完全子图; 标签传播;

  • 入库时间 2023-07-25 21:07:36

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