标签传播算法是一种典型的社区发现算法，针对其传播过程中存在由于随机性过高而导致的准确率不高、迭代结果不稳定等问题，提出基于节点度与邻域相似度的标签传播算法，对传播策略进行改进，引导算法进入良性的路径依赖中.在真实网络和人工网络中的实验结果表明，基于节点度与邻域相似度的标签传播算法在大规模网络社区发现方面不仅具有精度及稳定性的优势，而且提高了对网络混合参数μ的宽容度，具有一定的应用价值.
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