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。     

基于节点相似度的有向网络社团检测算法

针对现有的社团检测算法存在准确度低、没有充分考虑到有向网络的方向特性等问题,提出一种改进的能够适用于有向网络的CNM(Newman贪婪算法)社团检测算法。在算法设计中引入基于拓扑结构信息的有向网络节点相似度算法,并重新定义模块度增量函数ΔQs。使用一个计算机生成网络和两个实际网络对算法进行了测试并与已有算法进行比较。实验结果表明,文章提出的算法能够有效地检测出有向网络中的社团结构。     

基于LeaderRank的标签传播社区发现算法

针对标签传播算法(LPA)结果的不稳定性,提出一种改进的基于标签传播的社区发现算法。该算法引入LeaderRank的概念来量化网络节点的影响力和重要性;然后按照节点重要程度从高到低选择若干核心节点;最后按照顺序分别以每个核心节点为中心向外逐层进行标签更新,直到不再出现标签变化为止,从而解决了原始算法对节点随机排序造成的结果不稳定性。以LFR基准网络和真实网络为实验数据,与几个现有标签传播算法进行比较,社区划分结果的标准化互信息(NMI)和模块度(Modularity)均高于对比算法。理论分析和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。     

基于相似度传播的复杂网络间节点匹配算法

提出了一种基于相似度传播的复杂网络间节点匹配方法.引入节点相似度传播过程,使得初始的相似度信息能够按网络拓扑结构传播到全局,从而能够充分利用有限数目已匹配节点对所提供的相似度信息.该传播过程的稳态分布与一个大矩阵的主特征向量等价,可采用幂方法的迭代形式来高效求解,最后利用图论中的KM(Kuhn-Munkres)算法来抽取最终的匹配节点对.以四种不同结构的网络节点匹配实验为例,对本文算法进行了测试和验证.实验统计结果表明,本文方法显著提高了节点匹配的精度.     

有向复杂网络的中心节点识别算法研究

利用k-核分解的方法识别中心节点,被认为在复杂网络重要节点发现中具有特殊的优势。但k-核分解法在有向网络中只能简单的利用节点的出度、入度或者两者之和进行分解,不能区分两者的差异并将其有机的结合。本文将有向网络中出度和入度的概念相结合,提出交叉度(cross degree)的概念。并利用交叉度提出识别有向网络中心节点的c-核分解法。该算法在无向网络中退化为k-核分解法。通过仿真实验,表明该方法在保留k-核方法准确有效的优势同时,还具有较好的区分度,能够较好的识别有向网络中的重要节点。     

复杂网络社区发现中标签传播算法的研究与应用

社区结构是复杂网络的一种重要特性,决定了所在网络具备的功能,从复杂网络中发现存在的社区结构,组织形成更大网络社网已成为当前研究热点。为更加准确地发现社区结构,在众多社区发现算法中,标签传播算法以简单高效和易实现的优点得到广泛应用。笔者研究了复杂网络社区发现中标签传播算法的应用。     

基于密度峰值的标签传播社区发现算法

针对标签传播算法中节点启动顺序和更新标签的随机性造成的结果不稳定问题,提出一种新标签传播算法用于复杂网络社区检测（density peaks and node similarity,DPNS-LPA）,包括社区中心的确定和外围节点的标签传播。首先利用大度节点不利指标、Jaccard指标和度为1节点的结构特性刻画节点局部相似性指标,并用此指标度量节点间距离和解决最大标签相同时的随机选择;然后引入改进的密度峰值聚类算法寻找社区中心,确定社区数量;最后基于社区中心和外围节点的标签传播,得到最终的社区划分结果。通过人工网络和真实网络上的实验,结果表明标准化互信息、模块度和d-score指标值优于对比算法,所提出的算法可以有效发现复杂网络中的社区结构,且鲁棒性更高。     

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.     

改进的加权网络节点重要性评估的互信息方法

现有的复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向无权网络上,不能全面客观反映某些真实复杂网络的情况。针对无向加权和有向加权网络中评估指标适用范围有限、评估结果不够全面等问题,借鉴应用于无向无权网络的基于互信息的节点重要性评估方法,提出适用于无向加权网络和有向加权网络的互信息评估方法。该方法将网络中的每条边看作信息流,结合相应复杂网络的结构特点和"信息量"的定义方法,以求出的节点信息量作为节点的重要性评估指标。对实例网络进行分析可知,所提算法在保证评估准确性前提下,能更加细致刻画有向加权网络节点之间的差异性。在对ARPA网络的节点评估中,所提算法与以往指标所评估出的前5个最重要节点的节点编号尤其相近,凸显出该算法快速发掘核心节点的能力,为快速、准确评估无向加权和有向加权网络核心节点,提高网络抗毁性提供一定理论帮助。     

基于节点相似性的加权复杂网络BGLL社团检测方法

针对加权复杂网络中的重叠社团检测问题,提出了一种面向加权网络的基于Jaccard系数的BGLL模块密度优化算法（Modularity Density and Jaccard Based BGLL,DBGLLJ）.利用节点重要度重构网络,根据模块度增益作为阶段函数和模块密度增益作为目标函数进行网络硬划分,并提出了结合改进的Jaccard系数的重叠检测方法.为验证算法,选择了3种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,结果表明：在标准LFR网络和真实网络中,DBGLLJ算法检测效果较优,具有较高的重叠模块度以及重叠检测准确性,且运算效率较好.将所提算法应用于现实复杂机电系统因效性网络,重叠检测结果较好,具有较高的参考价值.     

基于网络社区发现的标签传播聚类算法

高维数据的聚类特性通常难以直接观测.将其构建为复杂网络,节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系.对网络中的节点进行社区发现,可实现对数据更直观的聚类.提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法.首先,用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络.之后,根据节点相似度进行节点标签预处理,使得相似的节点具有相同的标签.用节点的影响力值改进标签传播过程,降低标签选择的随机性.最后,基于内聚度进行社区的优化合并,提高社区的质量.在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.     

面向复杂有权网络的社区发现方法研究

复杂网络中节点之间的连接强度会在很大程度上影响网络的社区结构,利用权重来刻画连接强度的差异性,并将其应用到社区发现研究中具有重要的意义。针对目前有权网络的社区发现方法存在的不足,该文结合节点的直接连边权重和基于共同邻居节点的连边权重,提出了一种改进的节点相关度度量准则。进一步基于这种改进的节点相关度度量准则和团体之间的聚集方法,构建了面向有权网络的社区发现模型。分别在有权值的科学家合作网络和全国列车网络数据集上进行了社区发现实验,结果表明了方法的有效性。     

基于节点相似性和网络嵌入的复杂网络社区发现算法

社区发现算法对分析复杂网络的拓扑和层次结构、预测复杂网络的演化趋势等具有十分重要的意义.传统的社区发现算法划分精度不高,忽略了网络嵌入的重要性.针对这样的问题,提出了基于节点相似性和网络嵌入Node2Vec方法的无参数社区发现算法.首先,使用网络嵌入Node2Vec方法将网络节点映射成欧氏空间中低维向量表示的数据点,计...     

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LeaderRank的重叠社区发现算法

在真实的社交网络结构中常常存在着社区相互重叠的现象,发现社交网络中的重叠社区有利于研究网络特性,反映网络中的真实情况。针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性,导致社区发现结果稳定性差等问题,提出一种结合节点重要性的标签传播算法。该算法首先采用LeaderRank计算出网络中各个节点的重要性,选择重要性高的节点进行团扩展作为标签初始阶段的预处理,采用合理的标签更新顺序以防止抵消预处理阶段的工作,后期引入贡献度来弱化标签选择阶段的随机性,在基准网络和真实网络上的实验结果表明本文算法提高了社区发现结果的质量。     

基于节点相似度的网络社团检测算法研究

社团结构是众多复杂网络的统计特性之一,挖掘网络中存在的社团结构日益受到人们的普遍关注。网络中的社团结构检测本质上类似于传统机器学习领域的聚类分析,其关键问题在于如何定义网络中节点间的相似度。首先提出了基于节点相似度的节点分裂算法SUN,相比传统的基于边界数(betweenness)的节点分裂算法GN, SGN在速度和精度上都有明显改善;接着,在利用各种节点相似度计算方法得到节点间的相似度之后,采用几种经典的聚类分析算法对网络进行社团划分,在模拟数据和真实数据上的实验表明:基于网络拓扑结构信息的signal和regular方法优于基于网络节点局部信息的Jaccard方法,而且对于复杂网络社团划分问题,如果选择好的网络节点相似度构造方法,已有的基于相似度矩阵的聚类分析算法都能快速有效地对网络社团进行划分。     

基于模块密度优化的标签传播社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法(LPA)以其简单高效得到了广泛的研究,然而当社区结构模糊时,LPA得到的是一个单一的社区,这是无意义的.模块化标签传播算法(LPAm)则倾向于将网络划分为度数相近的社区且存在解极限问题.为此提出基于模块密度的标签传播(LPAd)算法,该算法通过对模块密度优化进行标签标记和传播,以避免过大社区的形成,且生成的社区满足Radicchi等人提出的弱社区定义.多个真实数据集和人工网络数据的实验结果表明,本文算法在不改变算法复杂度的情况下提高了所发现社区的质量,与现有的若干基于标签传播的社区发现算法相比,取得了改进的效果.     

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.