一种基于节点局部相似度的标签传播算法

摘要

针对传统的多标签传播算法(COPRA)随机性强、精确度差的缺陷,提出一种基于节点局部相似度的标签传播算法(COPRALS).该算法首先搜索网络中以度较高节点为中心的极小完全子图,并以此作为初始社区开始标签传播;通过提出的节点局部相似度分析节点之间的相似性并以此作为选择标签的依据,提高社区发现的精确度.经真实网络及人工网络测试,并与COPRA、OMKLP等算法对比,验证了该算法能够在不同网络上发现更高质量的重叠社区.