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基于標(biāo)簽傳播能力的改進(jìn)LPA算法

大小:0.87 MB 人氣: 2018-04-24 需要積分:0

  現(xiàn)實(shí)生活中存在著萬維網(wǎng)、社會關(guān)系網(wǎng)、引文網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。這些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大部分都屬于關(guān)系型數(shù)據(jù),圖可以有效描述各類關(guān)系型數(shù)據(jù)。因此,以節(jié)點(diǎn)代表網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)體,以邊代表實(shí)體間的關(guān)系,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)抽象為圖的方法廣泛應(yīng)用在眾多領(lǐng)域之中。

  社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的基本結(jié)構(gòu),指的是網(wǎng)絡(luò)的一種節(jié)點(diǎn)子集,同一集合中的節(jié)點(diǎn)相互之間連接較為緊密,不同集合中的節(jié)點(diǎn)相互之間連接較為稀疏。社團(tuán)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析具有重要的意義。近年來,學(xué)者們已經(jīng)提出了很多社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的算法,例如基于邊介數(shù)的GN算法,基于模塊度優(yōu)化的FN算法,基于網(wǎng)絡(luò)編碼的Infomap算法,基于非負(fù)矩陣分解的NMF算法等。然而隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷增大,很多算法都面臨著時(shí)間復(fù)雜度高的問題,不能很好地適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分析。

  針對上述問題,本文提出一種基于標(biāo)簽傳播能力的改進(jìn)LPA算法(IPLPA),并在K-shell分解算法的基礎(chǔ)上,構(gòu)造出一種新的節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算方法。
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