基于链路标签传播的重叠社团发现算法

为挖掘复杂网络中的重叠社团结构,在标签传播算法的基础上,从链路的角度出发,提出一种新的标签更新策略。考虑不同邻居对链路标签贡献值的不同特点,使其更新过程更加快速,克服当前基于节点的标签传播算法需要指定节点所属社团个数的缺陷,在无需人工干预的情况下得到稳定的重叠社团结构。将该算法分别应用于人工网络和真实的社会网络中,实验结果表明,该算法能够快速、有效地挖掘稳定的重叠社团结构。     

基于标签传播能力的改进LPA算法

随着网络规模的不断增大,在时间复杂度上具有明显优势的标签传播算法受到广泛关注,但是其内在机制存在不确定性和随机性,导致社团发现结果不够准确和稳定。为此,提出一种新的改进标签传播算法。在K-shell分解算法的基础上,构造节点重要性计算方法,利用节点重要性分析标签传播算法中的标签传播能力,通过节点重要性排序和标签传播能力制定新的标签更新策略,得出最终的社团划分结果。在人工网络和真实网络上的实验结果表明,该算法有较高的准确性和稳定性。     

面向标签传播算法的社团检测研究现状及展望

标签传播算法的社团检测原理简洁、时间复杂性低,产生了大量的基于标签传播的社团检测方法,亟需系统性总结.本文首先分析概括了标签传播算法存在的问题、成因和挑战;然后主要从以下几方面分别阐述了其研究现状,汇总了相关方法采用的策略,分析比较了代表性算法:1)提高算法性能,2)解决不确定性问题,3)解决标签震荡现象,4)解决平凡...     

一种基于局部回路的标签传播改进算法

社区发现是复杂网络分析领域的重要研究内容。针对标签传播算法中标签传播的随机性问题,提出一种基于局部回路的标签传播改进算法,即当节点邻居中标签出现频率存在多个最高时,不是随机选择一个邻居的标签作为该节点的标签,而是选择与该节点构成最短局部回路的邻居标签作为该节点标签,避免了标签在社区之间的任意传播。最后,用真实网络进行测试,结果表明,与传统的标签算法相比,提出的改进算法使社区划分结果得到了提高。     

一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法

针对现有基于标签传播的复杂网络重叠社区识别方法所存在的社区识别精度不稳定,以及随机性较强等缺陷,提出一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法NOCDLP(a novel algorithm for overlapping community detection based on label propagation).该算法首先搜索网络中若干以度较高节点为中心的完全子图,并以这些完全子图为起点进行标签传播;其次通过分析节点与社区连接强度以及社区接纳某节点后的社区内部连接紧密度情况给出节点归属社区强度函数,以此作为标签传播的依据提高社区的识别精度;再次,在标签传播过程中,NOCDLP算法设置标签传播控制标记,以避免标签传播算法随机性较强的缺陷;最后,在已形成的社区中通过整理重叠节点获得更准确的重叠社区结构.算法在人工网络与真实网络中完成测试,同时与多个经典算法进行对比分析,实验结果验证了NOCDLP算法是有效的、可行的.     

一种基于局部随机游走的标签传播算法

社区结构是复杂网络的重要特征之一,识别网络中不同功能的社区对理解复杂网络特性具有重要作用。基于标签传播的社区发现算法通常以节点的直接邻居作为邻域更新标签,可能无法准确发现社区结构或导致得到的社区划分结果不稳定。针对此问题,提出了一种基于局部随机游走的标签传播算法(Local Random Walk Based Label Propagation Algorithm, LRW-LPA),利用节点的k步邻域内局部重要性指标选择重要性最低的节点作为起始节点,进行带重启的局部随机游走以确定起始节点的局部邻域;选择此局部邻域范围内出现次数最多且影响值最大的标签来更新起始节点标签。LRW-LPA采用带重启的局部随机游走过程能更准确地确定节点的合适邻域范围,提高了算法的稳定性。与LPA,BGLL,Infomap, Leiden, Walktrap等经典社区发现算法在12个真实网络和12个人工构造网络上的比较实验表明,LRW-LPA算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度(Q)等方面表现良好。     

一种基于标签传播的两阶段社区发现算法

针对标签传播社区发现算法在节点更新顺序及标签传播过程中存在较大随机性而导致划分结果稳定性差的问题,提出一种基于标签传播的两阶段社区发现算法(a two-stage community detection algorithm based on label propagation, LPA-TS),通过参与系数确定节点更新顺序,并在标签传播过程中依据节点间相似性更新节点标签,得到初始社区划分.将社区看作节点,社区间连边数作为边权重,得到社区关系网络.按照参与系数由低到高的顺序合并社区关系网络中的节点,得到最终社区划分结果.算法LPA-TS减少了传统LPA方法在节点更新和标签传播过程的随机性;在第2阶段,将不符合弱社区定义的初始社区与连边最多的相邻社区合并,再按照社区参与系数由低到高的顺序合并初始社区提升社区发现质量.通过与一些经典算法在8个真实网络及不同参数下LFR benchmark人工网络数据集上的实验比较表明LPA-TS算法表现了良好的稳定性,在NMI、ARI、模块性等方面表现良好.     

稳定的标签传播社团划分算法研究

快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。     

基于标签传播的社区发现算法研究与应用

在大规模数据量分析研究中,复杂网络的社区发现已成为国内外众多学者的研究热点.深入研究社区发现算法有助于揭示网络不同层次结构及功能,挖掘出具有现实意义的社区结构.本文综述了较为经典的社区发现算法以及有关于社区质量评价的方法,阐述了基于标签传播的社区发现算法优劣性以及国内外研究人员的思路与改进.     

基于势能背景信息的社团标签探测算法

近年来,社团结构分析已经引起很多领域的关注,一些探测方法也陆续被提出。然而,其中大多数方法只利用了网络拓扑结构,并没有考虑内在的背景信息。基于离散势能理论,提出了一种新的半监督社团探测方法,利用标记节点产生的静电场来确定未标记节点的标签(社团标号)。首先给一定数目的节点赋予用户定义的标签;然后利用稀疏线性方程组计算余下节点的标签,其中每个节点的标签被设定为计算出的最大势能值;最后将该方法与现有算法进行比较。实验结果表明,所提算法在现实世界网络和人工基准网络上都展现了很强的探测能力,特别是在只具有模糊大规模社团结构的情况下,该算法仍然具有很高的准确性。     

基于节点影响力的理性节点标签传播算法

社区发现能够揭示真实社会网络的拓扑结构和重要节点.由于具有线性时间复杂度,无需定义目标函数及目标参数,标签传播算法(LPA)作为经典社区发现算法被广泛应用在学术和实践领域.针对LPA算法更新顺序的无序性和标签选择的随机性,提出基于节点影响力的理性节点标签传播算法(RLPBNI).将节点影响力排序作为更新顺序,引入理性节...     

基于标签传递的有向图重叠社团发现算法研究

社团发现作为网络科学中一个重要的基础问题受到了广泛的关注和重视.针对社团结构的研究为我们提供了从中尺度上分析和理解网络的途径,具有重要的理论和实际意义.已有的研究大多关注无向图和非重叠社团的发现.本文基于标签传递和用户排序的思想设计了一个有向图上的重叠社团发现算法,实际数据上的实验表明了算法在发现用户多重社团属性和确定社团规模方面的有效性.     

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等信息,提出了新的评价指标来衡量节点的中心性和节点之间的影响力。所提算法在计算节点中心性的基础上确定了节点标签更新的顺序和种子节点的选择策略,消除了算法在更新过程中的不稳定。在节点标签更新的过程中,为了更好地利用邻居节点标签类别来进行标签更新,TS-LPA采用广度优先传播的思想,提出了第二阶段标签传播方式。当标签开始传播的时候,待更新节点的所有邻居节点都对该节点的类别标签产生影响,同时,为了减轻周围邻居节点对待更新节点的支配程度,除邻居节点的影响外,加入附近种子节点对待更新节点的影响,共同完成节点的标签更新。在不同的真实数据集和人工合成数据集的实验结果分析表明,TS-LPA在消除随机性、表现出较强稳定性的同时,有效提高了社区检测的质量。     

融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法

重叠社区结构挖掘旨在发现复杂网络中多个独立社区之间的重叠部分,其在社交、交通、舆情乃至反恐等领域具有广泛的应用。然而,目前基于标签传播的重叠社区挖掘算法在社区结构模糊的网络中表现出较强的随机性,导致准确度不高。针对重叠社区模糊边界导致的不确定性和低准确度问题,提出一种融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法ECLE-LPA。ECLE-LPA通过融合节点的K-核迭代因子与特征向量中心性来计算节点影响力并初始化节点标签,在标签传播过程中,通过节点标签熵和节点间亲密度更新节点标签列表及其标签隶属度,从而较好地克服了社区模糊边界的识别问题。实验结果表明：在Les Miserables、Polbooks、Football、Polblogs和Netscience等真实网络中,ECLE-LPA划分结果的EQ值普遍比对比算法提高了1%～3%;在社区结构模糊的人工网络中,ECLE-LPA划分结果的NMI值比其他标签传播算法提高了10%以上。     

基于模块度和标签传递的推荐算法

针对基于网络信息的商品推荐的问题，提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先，用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵，利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘；然后，基于二部网络中的社区结构信息，充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目；最后，向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明，与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法（BAR-CF）、基于项目评分预测的推荐算法（IR-CF）、基于网络链接预测的用户偏好预测方法（PLP）和改进的基于用户的协同过滤的方法（MU-CF）相比，该算法的平均绝对差（MAE）低0.1~0.3，准确率高0.2。因此，所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。     

基于模块度和标签传递的推荐算法

针对基于网络信息的商品推荐的问题,提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先,用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵,利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘;然后,基于二部网络中的社区结构信息,充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目;最后,向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明,与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法（BAR-CF）、基于项目评分预测的推荐算法（IR-CF）、基于网络链接预测的用户偏好预测方法（PLP）和改进的基于用户的协同过滤的方法（MU-CF）相比,该算法的平均绝对差（MAE）低0.1~0.3,准确率高0.2。因此,所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。     

基于结构相似度仿射传播的社团检测算法

复杂网络中普遍存在着一定的社团结构,社团检测具有重要的理论意义和实际价值。为了提高复杂网络中社团检测的性能,提出了一种基于结构相似度仿射传播的社团检测算法。首先,选取结构相似度作为节点之间的相似性度量,并采用了一种优化的方法来计算复杂网络的相似度矩阵;其次,将计算得到的相似度矩阵作为输入,采用快速仿射传播(FAP)算法进行聚类;最后,得到最终的社团结构。实验结果表明,所提算法在LFR(Lancichinetti-Fortunato-Radicchi)模拟网络上的社团检测平均标准化互信息(NMI)值为65.1%,要高于标签传播算法(LPA)的45.3%以及CNM(Clauset-Newman-Moore)算法的49.8%;在真实网络上的社团检测平均模块度值为53.1%,要高于LPA算法的39.9%以及CNM算法的47.8%,具有更好的社团检测能力,能够发现更高质量的社团结构。     

基于圈结构的LPANNI优化算法

针对重叠社区发现准确率提升问题,提出了一种基于圈结构的LPANNI优化算法CLPANNI（cycle label propagation algorithm with neighbor node influence）。该算法通过挖掘节点的最小圈信息,依据圈比指标衡量节点的重要性并按升序进行标签更新,增加了标签传播过程的稳定性,按照邻居节点影响力大小加权接收邻居节点传递的标签。与四种基准算法在NMI_LFK、NMI_MGH、MOV指标下进行测试比较,CLPANNI算法在社区发现准确率方面表现较好。实验结果表明,该算法能够有效探测网络重叠社团结构,发现网络的紧密子团,识别的社团分布与真实网络结构更为接近。     

融合K-shell和标签熵的重叠社区发现算法

针对标签传播算法稳定性不足、准确性较差的问题,提出了融合K-shell和标签熵的标签传播重叠社区发现算法OCKELP。首先,采用K-shell算法减少了标签初始化时间,并利用标签熵的更新序列提高了算法的稳定性;其次,引入综合影响力进行标签选择,并将社区层次信息和节点局部信息融合提高了算法的准确性。在真实网络数据集上,OCKELP相较于重叠社区发现算法（COPRA）、基于多核心标签传播的重叠社区识别方法（OMKLP）、SLPA的模块度最大提升分别约68.64%、53.99%、42.29%,在人工网络数据集的归一化互信息（NMI）值上,OCKELP相较于其他三种算法也有着明显优势,且随着重叠节点隶属社区数量的增加可以挖掘出社区的真实结构。     

基于随机游走的改进标签传播算法

社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具，而标签传播算法（LPA）是社区发现算法中的一种常见算法，不需要任何的先验知识，且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题，提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法（LPARW）。首先，根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序，从而得到节点的更新顺序；然后，遍历节点的更新序列，对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算，若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值，则将排序在其之前的节点选为种子节点；最后，将种子节点的标签传播给其余的节点，得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析，实验结果表明所提算法在标准互信息（NMI）、调整兰德系数（ARI）和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法，可见该算法具有很好的社区划分效果。