融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络,所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度。     

基于三级邻居影响力分析的重叠社区发现算法

针对目前重叠社区发现算法时间复杂度较高、社区发现稳定性较差的问题,基于标签传播和COPRA方法,提出一种基于三级邻居节点影响力分析的重叠社区发现算法OCDITN。使用三级邻居节点影响力度量方法TIM(three-level influence measurement)计算节点间的影响力,根据节点影响力确定选择更新节点的顺序;在节点标签更新策略中,根据计算节点与其邻居之间的相似度确定邻居节点标签的更新顺序,计算各节点标签隶属度,发现重叠社区。实验分别基于人工模拟网络数据集和真实世界网络数据集进行测试,与SLPA、LPANNI、COPRA算法相比,该算法在EQ和Qvo两个评价标准上性能分别提升7%和12%,社区划分结果更稳定,社区划分质量更高。     

基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法*

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的的随机性强、鲁棒性差等问题,提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性,再根据量化值大小对节点进行团扩展,得到可重叠的最具重要性的粗糙团,分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化,再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新,直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时提高了准确率。     

融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题，提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先，计算节点影响力，逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点；然后，用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理，减少了初始标签数量，降低了后续标签传播的随机性，并初步识别出了重叠节点；其次，通过标签隶属系数识别重叠节点，用节点影响力值选择非重叠节点标签，提高了算法的稳定性和准确性；最后，以最大化自适应函数增量为目标，对内聚度弱的社区进行合并，提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络，所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值；而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上，该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述，该算法对各类网络都具有较好的适应性，且具有接近线性的时间复杂度。     

基于标签传播的重叠社区检测算法

基于标签传播的思想,提出一种新的重叠社区检测算法SLPA-TD(Speaker-listener Label Propagation Algorithm-Time Decay),针对现有标签传播算法更新标签的随机性造成的结果不稳定问题,引入节点的影响力排序;设计一种新的标签传播的Speaker-Listener规则,引入衰减因子λ表示历史标签影响随时间衰减的程度,综合节点属性和邻域结构信息进行标签选择,提高社区检测的准确性。分别在基准网络和真实数据集上进行实验,结果表明该算法有效提高了检测结果的稳定性和准确性。     

基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法

标签传播算法是高效且具代表性的社团检测算法,其中不包含必需调节适应的相关参数,是大型网络社团检测的首选算法。标签传播算法具有较低的时间复杂度,但其随机性较强,且在标签传播过程中存在不确定性因素,影响了社区检测的准确性和稳定性。针对上述问题,提出一种基于节点引力和鱼记忆标签存储策略的社区检测算法CDA-GM。通过融入节点信息熵的k-shell排序策略增强社区检测的准确性,利用节点间的引力更新标签,减小标签传播的随机性。在此基础上,引入鱼记忆节点标签存储策略,避免出现标签震荡,增强标签传播的稳定性。选择人工网络和真实世界网络数据集进行实验,结果表明,该算法能够显著提高社区检测质量,获得准确的社区结构,与COPRA、SLPA、DLPA和COPRAPC算法相比,其标准化互信息值平均提高0.01、0.18、0.12、0.02,社区模块度平均提高0.04、0.02、0.07、0.01。     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

基于多标签传播的重叠社区发现优化算法

标签传播算法是一种被广泛应用的社区发现算法,该算法为网络中的每个节点分配一个初始标签,然后通过传播标签来发现复杂网络中的潜在社区,具有时间复杂度低的特点。当前基于标签传播的重叠社区发现算法存在忽略节点重要性差异、需要人为设置参数等不足。针对该类算法在重叠社区发现方面的缺陷,提出一种基于多标签传播的重叠社区发现优化算法。该算法使用K-核分解方法找出若干个社区核心节点,以这些节点为种子节点,逐层向外传播标签;在进行标签选择的时候以邻居节点标签的种类来决定重叠节点的标签个数。实验表明,该算法明显改善了社区发现的性能,提高了划分结果的稳定性和准确性。     

面向大规模学术社交网络的社区发现模型

针对基于标签传播的复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数在真实网络中的局限性以及标签冗余等问题,提出一种基于标签传播的面向大规模学术社交网络的社区发现模型。该模型通过寻找网络中互不相交的最大极大团(UMC)并对每个UMC中的节点赋予唯一标签来减少冗余标签,提高社区发现的效率以及稳定性。标签更新时以UMC作为核心单位采用亲密度的方式由中心向四周更新UMC邻接节点的标签及权重,以权重最大值的方式更新网络中非UMC邻接节点的权重。后期处理阶段采用自适应阈值方式去除节点标签中的噪声,有效克服了预先输入重叠社区个数在真实网络中的局限性。通过在学术社交网络平台——学者网数据集上的实验表明,该模型能够将具有一定共性的节点划分到同一个社区中,并为学术社交网络平台进一步的好友推荐、论文分享等精确的个性化服务提供了支持。     

基于节点重要性与相似性的标签传播算法

标签传播算法是一种常用的社区发现方法,具有近似线性的时间复杂度,但该算法存在随机性和不稳定性.为了解决标签传播算法存在的准确性低和稳定性差的问题,本文提出了基于节点重要性与相似性的标签传播算法(Label Propagation Algorithm based on node Importance and Similarity,LPA IS).首先,基于节点重要性提出种子节点集和算法更新序列的获取方法.其次,利用节点重要性与相似性提出了一种计算标签综合影响力的方法,任意节点根据其邻居标签的综合影响力更新自身的标签.在真实网络和人工合成网络上进行实验,结果表明,与其它5种典型标签传播类算法对比,LPA IS算法能够在一定程度上提高算法的准确性和稳定性,并且能够减少算法的迭代次数.     

一种优化标签传播过程的重叠社区发现算法*

随着社区规模的不断扩大,基于标签传播思想的重叠社区发现算法得到较大发展。经典重叠社区发现算法虽然很好的利用了标签随机传播特性实现了重叠社区发现,但是也导致该算法输出结果很不稳定、社区生成质量较差。本文的主要贡献在于,采用最新的ClusterRank为所有节点排序降低随机性带来的结果稳定性差的弊端;引入最大社区节点数以控制最大社区节点数目防止远大于其他社区的Monster出现。采用真实数据集和人工网络验证,结果证实,改良后算法可行有效。     

基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法

针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序,减少标签不必要的更新.在标签传播过程中,根据节点相似性重新设计标签的更新策略,提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验,实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性.     

基于标签传播的两阶段社区检测算法

社区检测是复杂网络分析的重要研究任务之一,其检测结果有助于人们深入理解复杂网络的社区结构,同时为下游任务提供支持,如内容推荐、链路检测等.针对复杂网络的社区检测问题,提出了一种基于标签传播的两阶段社区检测算法——TS-LPA.TS-LPA采用扩展邻域的思想来量化节点的传播能力,并在此基础上,利用节点信息和网络中边的权重...     

基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法

近些年来,网络中的重叠社区检测应用越来越广泛,这极大引起了人们的兴趣。通常重叠社区检测只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,这可能会遗漏数据间的重要结构。本文提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的局部社区检测算法。首先,计算出节点与社区之间属性相似度。其次,为挖掘内部紧耦合的社区,计算出能够表示耦合性的模块度增量。最后,通过融合多个已检测到局部社区,计算出隶属矩阵从而获取全局重叠社区结构。在三个有真实社区的数据集上的实验结果从内部指标模块度和与真实社区的比较验证了基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法比目前基于节点结构的社区检测算法在效率和有效性上有所提升。     

局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法

重叠社区结构是复杂网络的一种重要的特征,提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现（LEGAOCD）。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,将少数的核心节点构成模体;同时,利用了三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM算法、COPRA算法作比较,实验结果表明,LEGAOCD算法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。     

基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估

由于单一的节点评估方法存在不足,在融合复杂网络的局部特征以及全局特征前提下,提出了一种基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估方法.该方法利用重叠中心性对网络中的节点进行重要度排序,并且与其他不同中心性方法在复杂网络数据集中的节点排序方法进行比较;利用susceptible-infected (SI)模型模拟不同中心性方法前10个节点的传播能力,在此基础上以肯德尔系数进行比较,肯德尔系数越大表明相关性越高.实验结果表明,与其他中心性方法相比,重叠中心性得到的初始节点集合的累积平均感染能力高于其他中心性方法,并且与SI模型具有较高的相关性,该方法对于节点重要度评估是有效并且可行的.     

结合拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法

现实世界中的复杂系统可建模为复杂网络,探究复杂网络中的社区发现算法对于分析复杂网络的拓扑结构和层次结构具有重要作用。早期研究通常将网络中的节点局限在一个社区中,但随着研究的深入发现社区结构呈现重叠特性。针对现有重叠社区发现算法存在划分社区结构不稳定、忽略节点交互和属性等问题,提出一种基于网络拓扑势与信任度调整的重叠社区发现算法。融合节点的属性和结构特征计算节点的拓扑势,依据节点的拓扑势选取核心节点。从核心节点出发构建初始社区群,计算各个社区间的调整信任度,实现社区的合并与再调整,从而识别重叠社区。在多个人工模拟网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与基于贪婪派系扩张、种子扩张等的重叠社区发现算法相比,该算法将扩展模块度最高提升至0.719,能有效识别社区结构及重叠节点,提升重叠社区检测性能。     

基于Node2Vec的重叠社区发现算法

针对目前基于种子节点选择的社区发现算法在准确性和复杂度等方面存在的不足, 提出了一种基于Node2Vec的重叠社区发现算法. 首先, 使用Node2Vec算法学习到网络中每个节点的向量表示, 用以计算节点间的相似度, 其次, 利用节点影响力函数计算节点影响力并找出种子节点, 然后基于每个种子节点进行社区的扩展优化, 最终挖掘出高质量的重叠社区结构. 本文选取多个真实网络进行了对比实验, 结果表明, 本文所提出的算法能够在保证良好稳定性的前提下发现高质量的社区结构.