【摘 要】
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标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作,454000
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标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、邻节点的消息传播能力、局部密度分布等因素,将近似集聚系数和节点局部密度引入到CRD系数的计算中,从而更精确的衡量节点在网络中的重要程度;然后,根据CRD系数对LPA算法的节点标签更新策略进行改进.实验结果表明,改进后的算法不仅提高了社区划分的质量,而且也表现出较好的鲁棒性.
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