一种局部强化的多标签传播社区发现算法

摘要：

在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小.圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现.然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息.为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法.给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区.采用两步优化方法使模度最大化.在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区.

关键词：社区发现、标签传播算法、局部强化、圈子、模度优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目2012ZZ0064;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20110172120027;国家大学生创新性实验计划基金资助项目111056155;广东省自然科学基金资助项目S2012010009961;广东省教育部产学研结合基金资助项目2011B090400032;广东省电子商务市场应用技术重点实验室开放基金资助项目2011GDEC0F01

在线出版日期：2014-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：171-174,179