基于多核心标签传播的复杂网络重叠社区识别方法

摘要：

针对传统基于标签传播的重叠社区识别方法存在较强的随机性,以及需要预设相关阈值来辅助完成社区识别等缺陷,提出基于多核心标签传播的重叠社区识别方法(OMKLP).在分析节点度以及节点与邻居节点的局部覆盖密度后提出核心节点评价模型,并在此基础上给出局部核心节点识别方法;基于局部核心节点,提出新的面向重叠社区的异步标签传播策略,该策略能够快速地识别出社区内部节点与边界节点,以获得重叠社区结构;提出重叠节点分析方法,进一步提高识别重叠节点准确度.OMKLP算法无需掌握任何先验知识,仅在掌握网络基本信息(点、边)基础上,便能够准确识别出重叠社区结构,从而有效解决了传统标签传播算法所存在的缺陷.在基准网络和真实网络上进行测试,并与多个经典算法进行对比分析,实验结果验证了所提算法的有效性和可行性.

关键词：复杂网络、社区识别、标签传播、重叠节点

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61672179, 61370083, 61402126;教育部人文社会科学研究青年基金资助项目15YJCZH088;浙江省自然科学基金资助项目LY16F020027;浙江省教育厅科研基金资助项目No.Y201636127, No.Y201533771The National Natural Science Foundation of China61672179, 61370083, 61402126;The Hu-manity and Social Science Youth Foundation of Ministry of Education of China15YJCZH088;Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of ChinaLY16F020027;Zhejiang Provincial Education Department Research Foundation of ChinaY201636127, Y201533771

在线出版日期：2017-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：53-66