標簽傳播算法在重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的改進.pdf

1、現(xiàn)實生活中到處都存在著復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，隨著信息技術的發(fā)展，復雜網(wǎng)絡也越來越廣泛被關注和研究，社區(qū)發(fā)現(xiàn)不僅可以幫助人們更加具體的了解復雜網(wǎng)絡的功能和特性，還能更加深入的幫助人們了解社會網(wǎng)絡存在的社會問題，因此社區(qū)發(fā)現(xiàn)具有越來越重要的意義。在真實網(wǎng)絡中，重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)也越來越普遍，與此同時，研究者們提出了大量的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，包括CPM算法、LFM和GCE算法、COPRA算法等，與其他重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相比，標簽傳播算法具有簡潔高效的優(yōu)勢。

2、r>　　本文在原有COPRA算法的基礎上，對標簽初始化、標簽傳播和標簽選擇三個方面進行改進，提出了一種新的基于標簽傳播思想的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。本文算法主要做出的改進有：提出度數(shù)閾值d0的概念，引入CPM完全子圖的思想，提出標簽綜合影響度概念，使用標簽異步傳播思想。通過這幾個方面的改進，旨在解決算法的隨機性，提高結(jié)果的準確性和算法的穩(wěn)定性。
　　本文最后通過大量的實驗來研究分析LFR基準數(shù)據(jù)集中混合系數(shù)μ、COPRA算法中參數(shù)v以及