基于标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.     

一种基于多标签传播的重叠社区挖掘算法

在众多社区挖掘算法中,标签传播算法因为接近线性时间复杂度被广泛应用,但其也存在大量随机性,稳定性差的问题,采取一种新型的多标签策略解决重叠社区挖掘问题,并根据节点度减少初始标签赋予量的方法提升了算法的稳定性.     

基于标签传播的稳定重叠社区挖掘算法研究

为解决重叠社区挖掘算法中效率与稳定性不能兼顾的情况,本文提出了一种基于标签传播的稳定重叠社区挖掘算法（SOCLP）。该算法首先利用两种标签选择策略解决了基于标签传播算法中的稳定性问题,然后又通过引入平衡因子对算法的稳定性进行了有效的控制。实验结果证明,本文所提出的SOCLP算法可以同时关注社区挖掘的质量、效率和稳定性。     

基于密度峰值聚类标签传播的社区发现方法

社区发现的目标是发现复杂网络的结构、行为和组织形式。标签传播算法是一种快速有效的社区发现算法,然而在初始的标签传播算法中,节点的结构信息和特征信息没有得到充分利用,且存在标签传播过程不稳定的问题。针对上述问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法和标签传播算法的有向加权复杂网络社区发现算法(DPC-LPA)。该算法首先根据节点的结构和特征对其进行加权,充分利用了结构信息和特征信息;然后,采用改进的密度峰值聚类算法来寻找网络的社区中心,并据此构建初始社区,提高了社区划分的质量;其次,基于节点相似度和节点权重,合理确定标签传播的更新顺序,并通过衡量节点间标签传播的强度来完成标签传播,解决了标签传播算法不稳定的问题。最后,在CiteSeer、Cora、WebKB和SCHOLAT真实数据集上,将DPC-LPA算法与DCN、WCF-LPA、CLPE算法进行对比实验。实验结果证明了DPC-LPA算法的可行性和有效性：从模块度来看,利用DPC-LPA算法划分的社区具有更加显著的社区结构;从调整兰德系数来看,DPC-LPA算法的社区划分质量更稳定;从运行时间来看,DPC-LPA算法具有较高的效率。     

一种改进的标签传播快速社区发现方法

标签传播社区发现方法LPA(Label Propagation Algorithm,简称LPA)和已有的一些算法相比具有算法复杂度低、思想简单、不需要指定社区数量等优点,但相比于传统社区发现方法(如GN)也有准确率较低的缺点。文章提出了一种改进的、基于节点局部相似性的标签传播算法LPALS(Label Propagation Algo-rithm based on Local Similarity,简称LPALS)。实验结果表明,LPALS算法在提高准确率的同时也保证了算法具有较低的时间复杂度。     

一种稳定的标签传播社区发现算法

网络中的社区发现是当前的一个研究热点。在众多社区发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用。但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题。通过提取非重叠完全子图来避免社区重叠,提取最小极大团来避免巨型社区的出现,基于此,对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了一种稳定的标签传播社区发现算法,即非重叠最小极大团提取算法。在真实网络中的实验结果表明该算法可以大幅提高结果的稳定性。     

基于初始划分的标签传播社区发现算法

采用标签传播算法进行社区发现时间效率高,无需人工参数,但容易产生精度限制的问题.研究了启发式的标签传播算法,快速地进行社区的初始划分,大量减少了初始标签的个数,进行标签迭代传播来修正初始划分得到最终的社区.理论分析和实验证明这种方法在不增加时间复杂度的情况下,提高了准确率,并有效消除了精度限制的现象.     

基于Louvain重叠社区发现算法

重叠社区发现技术对于分析网络社区间关系具有重要意义,本文提出了基于Louvain重叠社区发现算法,该算法在Louvain算法的基础上使用模块度Q的增益度函数dq判断节点是否具有重叠性,并且发现重叠社区;设计实验验证该算法,使用经典数据集American College Football对该算法与常用重叠社区发现算法CPM、LFM和COPRA进行实验对比,结果表明:增益度函数dq能判断重叠节点,且通过找到社会网络中的重叠节点发现重叠社区;该算法在重叠模块度EQ上比CPM、LFM和COPRA算法分别提高17.05%、12.81%和9.45%,在运算时间上比CPM算法、COPRA算法分别增加了12.62%、7.15%,比LFM算法减少了23.06%,表明在综合重叠模块度EQ与算法时间上,本文基于Louvain重叠社区发现算法都优于其他的算法。     

非随机的标签传播社区划分算法

针对传统社区传播算法存在局部震荡、划分结果不稳定、划分结果分辨率高等弱点,提出了非随机的标签传播社区划分算法,通过去除传统算法的随机性进而克服其弱点.该算法主要进行了3个方面的改进:按特定顺序更新节点的标签;计算标签数量时,不仅统计邻居节点,而且统计待更新节点本身;通过贡献函数避免多个最大值时的随机选择.实验证明,该算法不仅保证了算法的划分正确性,而且大幅度减少了计算过程中的随机选择动作.     

一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法

提出一种改进的基于节点相异度的社团结构划分算法.首先根据度和平均度评估标准,筛选出核心节点作为初始核心节点集,然后基于节点相异度进行划分,直至社团结构划分完成.实验结果证明,与其他一些算法相比,该算法的划分效果比较精确且易于实现.     

基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法

基于引力度扩展的重叠社区发现算法(GDE),主要用于挖掘无权社交网络的重叠社区结构.真实社区更多是具有加权属性的,本文根据 GDE 算法的种子策略思想,并依据加权网络的特征,以网络节点的度与强度来综合确定重叠社区的中心节点,提出基于联合引力度扩展的加权网络重叠社区划分算法(UGDE).算法的实验检测结果表明：该算法对划分加权网络中的重叠社区具有可行性与有效性.     

基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域.传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求.人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络...     

基于标记注意力机制的社区发现算法

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理、网络节点的策略、社区博弈归并三个部分组成,其中网络节点的策略由无贡献节点归并、节点到社区的判断以及节点逻辑标记和的判断三个步骤组成。实验借助于真实网络进行验证,在归一化互信息、模块度、社区划分数量及运行时间四个方面,基于标记注意力机制的社区发现算法都优于其它社区发现算法。在实际生活中应用此算法,能够更加直观地显示网络内部之间存在的联系。     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

基于注意力网络特征的社区发现算法

现实世界中许多网络都是根据社区结构紧密组织起来的,发现社区对于了解复杂网络的结构及其关系有很大的帮助,文中提出了一种基于注意力网络特征的社区发现(community discovery algorithm based on attention network features,CANF)算法,利用标记节点频率和反示例节...     

异质网络社区发现方法研究综述

社区结构是复杂网络研究中的重要领域,也是复杂网络的重要特征之一,发现网络中的社区结构在理解网络功能方面起着重要作用。通过对国内外异质网络社区发现文献进行深入研究,较为全面地对现有异质网络社区发现算法进行了归纳总结。首先,通过对国内外异质网络社区发现文献进行归纳,给出异质网络社区发现的基本概述,明确异质网络社区发现领域相关问题的基本定义。其次,介绍了异质网络社区发现算法及主要评价指标,利用不同网络结构以及算法对现有方法进行分类概述。最后,对异质网络社区发现算法的发展趋势进行了总结与展望,提出未来可以将研究重点集中在以下几个方面:1)探索基于异质网络的社区发现评价标准,以推动该领域的快速发展;2)设计更加通用的算法模型,解决由先验知识引起的未知社区数量问题;3)开展更多关于动态网络的研究。     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.