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。     

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.     

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。     

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。     

一种优化的标签传播方法

社区发现是复杂网络分析领域的一项重要研究内容,而标签传播算法因在分析复杂网络时具有时间复杂度低等优点,获得广泛关注.但标签传播算法中的随机策略降低社区划分结果的稳定性和效率.为解决随机策略引起的问题,提出了一种优化的标签传播方法.该方法引入标签权重,并与标签一起组成二元组,根据标签二元组、节点间的联系度等因素为节点分配初始化标签;同时,在标签传播过程中,根据节点间的联系度等因素进行标签更新.实验结果证明了该方法的有效性和有用性.     

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。