基于边传播概率的重叠社区发现算法
随着互联网技术的高速发展,大量的web社区网站和社交软件如雨后春笋般涌现出来并逐渐地被人们接受.例如根据博客、微博等平台中的海量用户群体,可以构建了一个节点数目庞大、节点连接关系复杂的社交网络.发现这类社交网络中的社区结构正是如今发展迅速的网络数据挖掘研究领域的热点之一.社区划分的核心思想是将具有相似度高、连接紧凑的节点聚集到同一个社区中,从而形成若干个社区组成的网络结构[1].该文针对传统的重叠标签传播算法COPRA,提出了一种基于边传播概率的标签传播算法(Edge Propagation Probability-COPRA).实验证明,算法改进使得社区划分的结果更加稳定和准确.
社区发现、标签传播、边传播概率、社交网络、COPRA
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TP393(计算技术、计算机技术)
2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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