基于标签传播的社区发现算法优化研究

发布时间：2025-01-01 09:20

　　AI、Blockchain、云计算技术的发展,使互联网与现实社会越来越重叠在一起,网络生活变成一种新的生活形态。社区发现能够将网络的拓扑结构发掘出来并作合理分析,从而揭示网络内部所蕴含的物理功能、潜在规律和数学意义,并对其现实存在的问题提供解决方案,因此受到了学术界的广泛关注。社区发现在社群划分、社区精准营销等方面具有很强的理论意义和应用价值。传统的标签传播算法在进行社区发现时,存在着节点更新次序和节点标签选择策略随机性高的问题,针对这一问题,在大量研究节点影响力和社区发现相关文献的基础上,本文以节点影响力为切入点,通过引入节点影响力的概念减少社区发现算法的随机性,从而提高了社区发现的稳定度。在非重叠社区发现领域,利用加权思想,并且将聚集系数这一指标考虑进去,提出了改进的节点影响力算法WMC。然后,将WMC算法融入LPA算法中,提出LPA-WMC算法。该算法利用WMC算法计算网络中节点的影响力并降序排列,以此确定节点的初始化次序和迭代次序,并且提出标签影响力概念,在存在多个数目相同的最大数量标签时考虑标签影响力。在重叠社区领域,将EKsd节点影响力算法融入COPRA算法,提出EKCOPR...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图４科学网博客上“图书馆、情报与文献学”用户好友关系的社区划分图??ＬＦＲ生成网络的参数设置情况如下：ｎ?＝?１０００，Ｔｌ?＝??春雷、杜瑾、刘文礼、魏瑞斌、瞿辉、王晓光、马峥、滕??

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图2.1社区结构图

广东财经大学专业学位硕士论文基于优化标签传播的社区发现算法研究6的定义和理论，即社区中具有距离较近的节点间分布稠密，距离较远节点之间分布稀疏的特点，同时各个社区中心之间的相距较远，如图2.1。从上述定义可以看出：社区没有特别明确的界限，大多数理论只是对社区作出一个定性的刻画。另外....

图2.2K-Shell分解示意图

广东财经大学专业学位硕士论文基于优化标签传播的社区发现算法研究8层剥除度数低的节点，最后得到的就是处于内部的核心节点。具体过程如下：首先剔除网络中度数为1的节点和边，此时如若再次出现度数为1的节点时，重复操作，直到网络不再存在度数为1的节点，这些被去掉的节点划分进1-Shell。....

本文编号：4022378