基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法

作     者：丁建立 邵酉辰 DING Jian-li;SHAO You-chen

作者机构：中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 

基　　金：民航局科技创新重大专项基金项目(MHRD20150107、MHRD20160109) 中国民航大学中央高校基金项目(3122018C025) 中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项基金项目(3122018C025) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第3期

页      码：689-694页

摘      要：针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。

主 题 词：重叠社区发现 多标签传播 标签传播重叠社区发现算法 成对约束 半监督学习 节点影响力 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.03.015

馆 藏 号：203906967...