一种基于邻近节点影响强度标签传播社区发现方法

摘要：

[目的]通过对标签传播方式的控制,提高社区发现的质量和效率,提升社区发现在推荐系统中的能力.[方法]提出一种高效的基于临近节点影响力强度的标签传播社区发现算法,利用临近节点间的影响强度优化标签的传播路径.[结果]在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,利用邻近节点间的相互影响强度进行标签的传播和更新,本文的算法社区发现准确率比经典LPA算法提高2-5倍,比MLPA算法提高约10％.[局限]实验数据的规模有待加强,临近节点影响强度的概念模型的推广还需要完善.[结论]为提高社区发现的质量,减少标签传播的不稳定性提供一种可行方案.

关键词：社区发现、社交网络、社区、标签传播

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系国家自然科学基金重点项目“数据密集型计算环境下的数据管理方法与技术”项目编号:61033007、四川省教育厅项目“分布式复杂事件检测关键技术研究”项目编号:13ZB0080和四川大学985工程“文化遗产与文化互动创新基地”项目的研究成果之一.

在线出版日期：2015-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：58-64