多特征融合的标签传播算法
秦强
生佳根
严长春
江苏科技大学计算机学院 镇江 212000
摘要：论文在分析常用社区发现算法的优缺点时,指出了标签传播算法(LPA)具有时间复杂度低、不需要预先设置社区个数、计算过程简单,在处理大型复杂网络时,具有较高的效率的特点.但该算法在标签传播的过程中,未考虑到相邻节点在网络结构以及内容中的相似性.因此论文从节点相似度角度出发,提出了多特征融合的标签传播算法.该算法首先利用SimRank算法计算网络中节点的结构相似度,同时使用主体模型得到节点内容的主题分布,并计算不同节点主题分布的相似度,最终融合两种相似度,为邻接节点传播来的标签,赋予相应的权重,以此来改进传播策略.实验比较,该算法较优于传统的标签传播算法.
关键词：社区发现LPASimRank主题模型
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 3030-3034 )
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