融合LeaderRank和标签传播的社区发现算法
翟镇新
於跃成
谷雨
江苏科技大学计算机学院 镇江 212000
摘要：由于社会网络的日益复杂,具有线性时间复杂度的标签传播算法越来越被广泛的运用,然而在标签传播过程中存在随机性,致使社区划分不稳定.因此,对节点标签初始化、节点更新顺序和节点标签传播选择过程这三个方面改进,提出一种稳定性较高的标签传播算法.该方法引入LeaderRank算法计算节点影响力,在此基础上选取关键节点并为这些关键节点赋予标签,节点更新顺序依据于节点影响力由高到低更新,在标签传播过程中考虑节点之间的传播能力.采用真实网络数据进行实验,和传统算法相比,论文算法在相关质量指标上均有优势.
关键词：标签传播社区发现LeaderRank随机性
分类号：TP18(自动化基础理论)TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2021-05-20
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( 942-946 )
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