社交网络中基于模块度最大化的标签传播算法的研究

发布时间：2019-03-14 15:41

【摘要】：提出了一种利用模块度最大化与社区结构属性相结合的社区发现方法。首先,针对基于模块度最大化的标签传播算法中存在的时间复杂度高的问题,引入传播距离参数,依据"先传播,后合并"的原则,降低了社区合并导致整个网络需要更新带来的较高时间复杂度;其次,结合社区结构的概念提出了基于模块度最大化的标签传播算法(CDMM-LPA);最后,基于网络数据集,验证并分析了CDMM-LPA算法的可行性。实验结果表明,CDMM-LPA算法在降低了时间复杂度的同时,获得了较高的模块度值和更加稳定的强社区结构。
[Abstract]:In this paper, a community discovery method combining modularity maximization and community structure attributes is proposed. Firstly, aiming at the problem of high time complexity in label propagation algorithm based on modularity maximization, the propagation distance parameter is introduced, and according to the principle of "propagate first, then merge", It reduces the high time complexity that the whole network needs to be updated because of the community merging. Secondly, based on the concept of community structure, a label propagation algorithm (CDMM-LPA) based on modularity maximization is proposed. Finally, the feasibility of CDMM-LPA algorithm is verified and analyzed based on network data sets. The experimental results show that the CDMM-LPA algorithm not only reduces the time complexity, but also obtains a higher module value and a more stable community structure.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省虚拟技术与系统集成重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61602401,No.61472340) 河北省自然科学基金资助项目(No.F2014203192)~~
【分类号】：TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2440121