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题名基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法
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作者
韩永印
王侠
王志晓
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
徐州工业职业技术学院信息工程学院
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出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期184-190,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61876186)
徐州市科技计划项目(KC21300)。
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文摘
针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值,升序排列节点更新顺序;根据越重要节点标签影响越大的规则,修正高频数标签,获取最佳社区网络划分结果。结果表明:该算法模块度在0.320以上,准确率达到99%,因此,经该方法划分后的网络结构清晰、准确,稳定性高。
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关键词
节点影响值
社区网络
标签传播算法
局部特征
相邻节点相似度
中心性度量
随机排序
标签修正
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Keywords
node influence value
community network
label propagation algorithm
local characteristic
similarity of adjacent nodes
centrality measure
random sorting
label correction
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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