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^*

来源：计算机工程与设计, 2020, 41(03): 689-694.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2020.03.015

• 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

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。

• 单位
  中国民航大学