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| 一种稳定的标签传播社区发现算法 | |
| 作者姓名： | 赵宝峰 赵菊敏 李灯熬 |
| 作者单位： | 太原理工大学矿业工程学院;太原理工大学信息工程学院 |
| 基金项目： | 教育部2012年高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目(20121402120020);山西省科学技术发展项目工业部分资助项目(20120321024-01);山西省国际合作项目(2012081031);2012年山西省留学回国人员科技活动择优资助项目(山西省人力资源和社会保障厅) |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 社区发现 标签传播 初始化 稳定性 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |