一种基于邻近节点影响强度标签传播社区发现方法
本文关键词：一种基于邻近节点影响强度标签传播社区发现方法
【摘要】：【目的】通过对标签传播方式的控制,提高社区发现的质量和效率,提升社区发现在推荐系统中的能力。【方法】提出一种高效的基于临近节点影响力强度的标签传播社区发现算法,利用临近节点间的影响强度优化标签的传播路径。【结果】在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,利用邻近节点间的相互影响强度进行标签的传播和更新,本文的算法社区发现准确率比经典LPA算法提高2-5倍,比MLPA算法提高约10%。【局限】实验数据的规模有待加强,临近节点影响强度的概念模型的推广还需要完善。【结论】为提高社区发现的质量,减少标签传播的不稳定性提供一种可行方案。
【作者单位】： 四川大学文学与新闻学院;成都信息工程学院计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目“数据密集型计算环境下的数据管理方法与技术”(项目编号:61033007) 四川省教育厅项目“分布式复杂事件检测关键技术研究”(项目编号:13ZB0080) 四川大学985工程“文化遗产与文化互动创新基地”项目的研究成果之一
【分类号】：TP393.01;O157.5
【正文快照】： 随着移动互联网的广泛应用,社交网络已成为人们日常生活中不可缺少的信息交换工具。在社交网络中,社区是一种重要的结构。所谓社区是指社交网络中的节点被分为一些团组,团组成员(节点)之间具有较强的联系,而不同的团组之间的节点则具有稀疏的联系。在大型复杂网络中进行社区发
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