一种基于节点综合影响力的标签传播重叠社区发现方法

摘要

本发明涉及大数据挖掘技术领域，公开了一种基于节点综合影响力的标签传播重叠社区发现方法，根据节点的拓扑信息:度、三角形数和局部平均度计算网络中节点重要性LI；依据节点及其邻居的相似度Sim及节点亲密度NI计算节点相似性影响力SI；根据节点重要性LI和相似性影响力SI计算节点综合影响力CI，将所有节点按节点重要性LI排序，并为每个节点初始化一个唯一标签和主标签，保留满足阈值的标签并归一化；检查所有标签并删除不满足节点个数阈值的标签并保留这些标签中的节点，再次计算隶属系数并重新分配社区。本发明采用异步更新节点的标签，结束条件是两次主标签不变或达到了最大迭代值，能够高效及准确的发现复杂网络中的重叠节点和社区结构。