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。     

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.     

基于随机游走相似度矩阵的改进标签传播算法

基于标签传播的社区发现算法因其时间效率高而得到广泛关注。针对该算法因标签传播的随机性导致其社区划分准确度难以保证的问题,提出一种基于随机游走的改进算法。首先,引入随机游走思想,计算得到一种衡量网络节点间相似度的矩阵;其次,在标签传播过程中,当邻居节点中标签出现频率存在多个最高时,不是随机选择一个,而是选择相似度最高的邻居节点所拥有的标签来更新,避免了标签在社区之间的任意传播;最后,用不同的真实网络进行测试,结果表明在社区发现中该算法比原始标签传播算法取得更好的表现。     

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。     

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.     

基于节点综合相似度的多标签传播社区划分算法

为了解决现有的多标签传播社区划分算法采用的随机顺序策略导致形成的社区划分结果不稳定和社区质量不够高的问题,提出了一种基于节点综合相似度的多标签传播社区划分算法MLPA-NCS。以节点潜在影响力的降序作为节点选择顺序,解决社区结果划分不稳定问题。根据节点的主题相似度和链接相关度计算出节点综合相似度,并以节点综合相似度降序作为更新节点标签时对邻近节点遍历的顺序,提高所划分社区的质量。采用真实数据集和人工网络数据,对多个算法进行对比实验,结果表明算法有效可行,社区划分结果更稳定,社区质量也更高。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。