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基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法 被引量：4
1
作者 王林 饶仁杰 《计算机系统应用》 2018年第6期146-150,共5页
针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要... 针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序,减少标签不必要的更新.在标签传播过程中,根据节点相似性重新设计标签的更新策略,提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验,实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 复杂网络 重叠社团挖掘 多标签传播算法 LeaderRank算法 节点相似性
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基于贡献度的多标签传播重叠社区发现研究 被引量：3
2
作者 吴小兰 章成志 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第9期949-957,共9页
在真实世界网络中，一个人可以属于多个兴趣小组，一个蛋白质可以属于多个蛋白复合体，因此发现网络中的重叠社团结构更能准确地反映网络中真实信息。与现有一些发现重叠社区结构的算法相比，多标签传播算法具有时间复杂度低的优点，但... 在真实世界网络中，一个人可以属于多个兴趣小组，一个蛋白质可以属于多个蛋白复合体，因此发现网络中的重叠社团结构更能准确地反映网络中真实信息。与现有一些发现重叠社区结构的算法相比，多标签传播算法具有时间复杂度低的优点，但当节点含有多个邻居社区且属于这些邻居社区的隶属度相等且都要小于设定的阈值参数时，多标签传播算法随机地从邻居节点标签中选择社区，这严重影响了算法稳定性。为此，本文提出了一种基于贡献度改进的多标签传播算法。在真实基准网和计算机生成网的测试结果表明该标签传播算法具有较好的社区发现性能，我们将该算法应用在科学网博客中“图书馆、情报与文献学”领域用户的好友关系网上，能有效地发现该领域中存在的重叠社区结构。 展开更多
关键词 社区发现 多标签传播算法 贡献度 社区结构
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基于查询语义和NI-LPA的知识图谱划分研究
3
作者 徐航 刘宇 《计算机与数字工程》 2024年第6期1727-1732,1738,共7页
当前未考虑语义知识的图谱划分方法会导致知识图谱划分后查询通信量增大、查询执行效率降低。鉴于常用查询语句中的语义知识可用于聚合关联度高的子图结构,且NI-LPA(Node Importance-Label Propagation Algorithm)具有支持多标签、时间... 当前未考虑语义知识的图谱划分方法会导致知识图谱划分后查询通信量增大、查询执行效率降低。鉴于常用查询语句中的语义知识可用于聚合关联度高的子图结构,且NI-LPA(Node Importance-Label Propagation Algorithm)具有支持多标签、时间复杂度低和划分质量高的特点,提出了基于查询语义和NI-LPA的知识图谱划分方法。该方法对常用SPARQL查询集进行语义分析,利用分析结果计算知识图谱中节点间的语义关联度,并将关联度与NI-LPA中代表结构特征的节点重要度相结合,从而得到节点间的传播力度,使重要节点与其语义相关度高的节点更易具有相同的标签。实验结果表明,相较于COPRA和NI-LPA算法,该方法不仅能减少边割率和通信量,而且能在保证冗余度较低的情况下有效地提升查询同区率。 展开更多
关键词 知识图谱划分 多标签传播算法 语义 通信量 查询同区率
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