基于节点关联度的标签传递社团发现算法

现有快速社团发现算法存在划分质量不高和标签传递划分结果不稳定问题。针对这些问题,提出一种基于节点关联度的标签传递社团发现算法(ELPA)。以邻居节点间的关联度为约束更新网络节点的标签,实现对社团初始划分;以模块度增量最大化对社团进行合并,使得每次合并后的社团模块度最大。为验证ELPA的有效性,基于计算机生成网络和真实网络环境与经典算法FN、LPA进行对比实验。结果表明,ELPA算法不仅弥补了LPA算法结果不稳定的缺陷,而且提高了社团划分精度和有效性。     

基于标签传播的重叠社团发现算法

说话者-侦听器标签传播算法（Speaker-Listener Label Propagation Algorithm,SLPA）以标签传播算法为基础,通过Speaker和Listener互动的动态过程来发现网络中的重叠社团,时间复杂度近似线性,但在标签传播过程中存在随机性,并且在应用到大规模网络时节点标签初始化需耗费大量的资源。针对以上问题,通过改进SLPA设计了一种基于标签传播的重叠社团发现算法（Overlapping Community Division Algorithm Based on Label Propagation,LP-OCD）。该算法在每个节点存储器初始化标签之前,利用K-Shell分解算法对网络进行预处理,去除边缘层节点;在标签更新阶段,通过改进Speaking和Listening策略来降低算法的随机性;后处理阶段边缘层节点的标签由其邻居节点信息决定。实验结果表明,LP-OCD算法不仅具有近似线性的时间复杂度,而且显著提高了所发现重叠社团的质量。     

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。     

基于信号自适应传递的社团发现算法

为了准确地检测出复杂网络的社团结构,提出一种基于信号自适应传递的社团发现方法。首先使信号在复杂网络上自适应地传递,从而获取网络中各节点对整个网络的影响向量,然后把网络中节点的拓扑结构转化成代数向量空间上的几何关系,最后结合聚类特性发现网络中的社团结构。为获取更加合理的空间向量,提出最佳传递次数,缩小搜索空间,增强算法寻优能力。该算法在计算机生成网络、Zachary网络和美国大学生足球赛网络上进行实验测试, 并与GN算法、谱聚类算法、极值优化算法和信号传递算法进行实验对比,社团划分的准确性和精确性均有所提高,证明该算法具有有效性和可行性。     

一种基于标签传播的重叠社区发现算法

针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机...     

基于社团密度的社团发现算法

发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题：评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。     

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.     

基于核心节点扩散的有向网络重叠社团发现算法

复杂网络中的社团结构探测是当前复杂网络研究领域的一个热点问题。传统的社团划分算法主要以无向、无权网络作为分析对象,不能够适用于现实世界中各种有向网络、加权网络。在分析和研究各种社团划分算法的基础上,提出一种新的重叠社团发现算法。该算法从网络中的核心节点开始,不断合并适应度最大邻居节点,最终将网络划分为多个重叠的社团。最后,将该算法应用到两个有向网络中,实验表明该算法能够很好地划分出有向网络中的重叠社团。     

基于节点内聚系数的局部社团发现算法

为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。     

社会语义网社区发现标签传递算法研究

针对在线社会网络的特性和现有社区发现算法的不足,提出一种基于语义网技术的在线社会网络社区发现算法ISLPA(Improved Semantic Label Propagation Algorithm),即一种适用于大规模在线社会网络的社区发现和标识算法。ISLPA算法对语义标签算法SemTagP进行改进,在社区划分过程中将在线社会网络视为有向加权图,通过语义网和社会化标签技术,充分结合在线社会网络丰富的语义信息和网络拓扑特征进行社区划分。ISLPA算法不需要预先设定社区数量和大小,就能实现社区发现,并能根据标签自动识别划分的社区。算法接近线性时间复杂度,具有较高的效率。通过实验表明,ISLPA算法能有效划分和标识真实在线社会网络。     

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。     

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...     

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。     

基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法

为进一步优化重叠社区检测算法,提出了一种新的基于度和节点聚类系数的节点重要性定义,按照节点重要性降序更新节点,固定节点更新策略,提高社区检测的稳定性。在此基础上,提出了一种基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法（overlapping community detection based on graph embedding and multi-label propagation algorithm,OCD-GEMPA）。该算法结合node2vec模型对节点进行低维向量表示,构建节点之间的权重值矩阵,根据权重值计算标签归属系数,据此选择标签,避免了随机选择问题。在真实数据集和人工合成数据集上对该算法进行实验验证,实验结果表明,与其他重叠社区检测算法相比,OCD-GEMPA在EQ和NMI这两个指标都有明显提升,具有更好的准确性和稳定性。     

一种基于标签传播算法的关键链路探测方法

随着网络脆弱性逐渐引起人们的关注,对于一个复杂网络,对其关键链路的探测已经越来越重要。根据网络所具有的社团结构特征,立足于网络的社团划分,结合GN算法思想,把标签传播算法引入关键链路探测中。针对原有算法在迭代过程中出现的每个顶点都会得到一个标签而造成的资源浪费和随机迭代出现结果不稳定的问题,采用一次传播标签把结构较紧密的顶点绑定在一起和依据度顺序来更新标签的方法。通过实验验证,该算法能快速、稳定、高效地查找复杂网络中的关键链路。     

基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法

为了减少标签传播算法（LPA）中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法（FNCS_LPA）。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列表来指导更新过程,提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新;采取基于社区相似性的更新规则,提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验：相比LPA和三种较好的LPA改进算法,FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍,真实社会网络的模块度也相对较高,在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上,提高了算法的稳定性和准确率。     

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。