10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.04.013
基于节点间影响力的重叠社团发现算法
为了降低重叠社团发现算法的时间复杂度,提高社团发现的准确性和稳定性,基于标签传播和COPRA算法的思想,提出了一种基于节点间影响力的重叠社团发现算法OCDI(Overlapping Community Detection Algorithm Besed on Influence Between Nodes)o该算法首先采用PageRank算法计算出各节点的PageRank值,并进行迭代,直到稳定;然后采用节点的PageRank值衡量节点的重要性,根据节点的重要性按照升序对节点进行排序,进而确定更新节点标签的顺序;其次在标签更新策略中,引入节点与其邻居节点之间的影响力,基于这种影响力计算节点标签的隶属度,最终发现重叠社团.在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,文中设计的OCDI算法不仅能够有效地检测出重叠社团,而且具有较高的稳定性和近似于线性的时间复杂度.
重叠社团、标签传播、节点重要性、节点间影响力
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61572260,61872196
2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
89-95
