一种基于标签传播的重叠社区发现算法

针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机性.此外,引入节点连接社区强度,还可以防止标签的过度传播.在真实网络和人工合成网络上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法

重叠社区结构挖掘旨在发现复杂网络中多个独立社区之间的重叠部分，其在社交、交通、舆情乃至反恐等领域具有广泛的应用。然而，目前基于标签传播的重叠社区挖掘算法在社区结构模糊的网络中表现出较强的随机性，导致准确度不高。针对重叠社区模糊边界导致的不确定性和低准确度问题，提出一种融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法ECLE-LPA。ECLE-LPA通过融合节点的K-核迭代因子与特征向量中心性来计算节点影响力并初始化节点标签，在标签传播过程中，通过节点标签熵和节点间亲密度更新节点标签列表及其标签隶属度，从而较好地克服了社区模糊边界的识别问题。实验结果表明：在Les Miserables、Polbooks、Football、Polblogs和Netscience等真实网络中，ECLE-LPA划分结果的EQ值普遍比对比算法提高了1%～3%;在社区结构模糊的人工网络中，ECLE-LPA划分结果的NMI值比其他标签传播算法提高了10%以上。     

基于多标签传播的重叠社区发现优化算法

标签传播算法是一种被广泛应用的社区发现算法,该算法为网络中的每个节点分配一个初始标签,然后通过传播标签来发现复杂网络中的潜在社区,具有时间复杂度低的特点。当前基于标签传播的重叠社区发现算法存在忽略节点重要性差异、需要人为设置参数等不足。针对该类算法在重叠社区发现方面的缺陷,提出一种基于多标签传播的重叠社区发现优化算法。该算法使用K-核分解方法找出若干个社区核心节点,以这些节点为种子节点,逐层向外传播标签;在进行标签选择的时候以邻居节点标签的种类来决定重叠节点的标签个数。实验表明,该算法明显改善了社区发现的性能,提高了划分结果的稳定性和准确性。     

融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题,提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先,计算节点影响力,逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点;然后,用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理,减少了初始标签数量,降低了后续标签传播的随机性,并初步识别出了重叠节点;其次,通过标签隶属系数识别重叠节点,用节点影响力值选择非重叠节点标签,提高了算法的稳定性和准确性;最后,以最大化自适应函数增量为目标,对内聚度弱的社区进行合并,提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络,所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值;而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上,该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述,该算法对各类网络都具有较好的适应性,且具有接近线性的时间复杂度。     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

基于完全子图的社区发现算法

根据复杂网络中同一社区内节点连接比较紧密,社区之间节点连接比较稀疏的特点,提出一种基于完全子图的社区发现算法,通过判别2个节点是否能在网络中与任意一个节点构成3个节点的完全子图来确认该2点是否属于同一社区。对于有些节点并不满足完全子图,或在不同社区同时满足完全子图的情况,采用节点社区归属度解决该节点的归属问题。该算法不需要任何参数设置,在计算机生成网络和真实网络上进行测试,结果验证了该算法的可行性和准确性。     

基于LeaderRank的重叠社区发现算法

在真实的社交网络结构中常常存在着社区相互重叠的现象,发现社交网络中的重叠社区有利于研究网络特性,反映网络中的真实情况。针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性,导致社区发现结果稳定性差等问题,提出一种结合节点重要性的标签传播算法。该算法首先采用LeaderRank计算出网络中各个节点的重要性,选择重要性高的节点进行团扩展作为标签初始阶段的预处理,采用合理的标签更新顺序以防止抵消预处理阶段的工作,后期引入贡献度来弱化标签选择阶段的随机性,在基准网络和真实网络上的实验结果表明本文算法提高了社区发现结果的质量。     

融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法

针对节点初始标签散乱及标签传播随机性大的问题，提出一种融合标签预处理与节点影响力的重叠社区发现算法。首先，计算节点影响力，逐步选择影响力值最大的节点作为中心节点；然后，用中心节点的标签对同质的邻居节点进行标签预处理，减少了初始标签数量，降低了后续标签传播的随机性，并初步识别出了重叠节点；其次，通过标签隶属系数识别重叠节点，用节点影响力值选择非重叠节点标签，提高了算法的稳定性和准确性；最后，以最大化自适应函数增量为目标，对内聚度弱的社区进行合并，提高了社区质量。仿真实验结果表明：对于六个真实网络，所提算法在50%的数据集上具有最大的扩展模块度值；而在不同混合度、节点重叠度和节点最大归属社区数的人工基准网络上，该算法在标准化互信息（NMI）指标上都具有最好的性能。综上所述，该算法对各类网络都具有较好的适应性，且具有接近线性的时间复杂度。     

一种优化标签传播过程的重叠社区发现算法*

随着社区规模的不断扩大,基于标签传播思想的重叠社区发现算法得到较大发展。经典重叠社区发现算法虽然很好的利用了标签随机传播特性实现了重叠社区发现,但是也导致该算法输出结果很不稳定、社区生成质量较差。本文的主要贡献在于,采用最新的ClusterRank为所有节点排序降低随机性带来的结果稳定性差的弊端;引入最大社区节点数以控制最大社区节点数目防止远大于其他社区的Monster出现。采用真实数据集和人工网络验证,结果证实,改良后算法可行有效。     

局部扩展的标签传播蚁群优化重叠社区发现*

社区发现是分析复杂网络重要的方法。为了提升社区发现算法速度和高精度命题,提出一种局部扩展标签传播算法与蚁群优化结合的重叠社区发现框架（ELPA-ACO）。首先利用局部扩展的标签传播社区发现算法快速获得蚁群初始信息素和位置,然后,结合网络中节点的拓扑结构、内部标签属性、历史信息和节点的传播相互影响力等因子改进蚂蚁转移概率,进一步提高划分精度。在未知网络和真实网络验证,ELPA-ACO算法可适应多种网络划分,无论是速度还是精度都有显著提高。     

LinkLPA: A Link‐Based Label Propagation Algorithm for Overlapping Community Detection in Networks

Community detection is an important methodology for understanding the intrinsic structure and function of complex networks. Because overlapping community is one of the characteristics of real‐world networks and should be considered for community detection, in this article, we propose an algorithm, called link‐based label propagation algorithm (LinkLPA), to detect overlapping communities. Because the link partition is conceptually natural for the problem of overlapping community detection, LinkLPA first transforms node partition problem into link partition problem and employs a new label propagation algorithm with preference on links instead of nodes to detect communities due to the simplicity and efficiency of label propagation algorithm. Then the proposed LinkLPA performs a postprocessing to refine the detected overlapping communities by avoiding over‐overlapping and incorrect partition of weak ties. Experimental results on a large number of real‐world and synthetic networks show that the proposed method achieves high accuracy on detecting overlapping communities in networks.     

基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法

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.     

融合K-shell和标签熵的重叠社区发现算法

针对标签传播算法稳定性不足、准确性较差的问题,提出了融合K-shell和标签熵的标签传播重叠社区发现算法OCKELP。首先,采用K-shell算法减少了标签初始化时间,并利用标签熵的更新序列提高了算法的稳定性;其次,引入综合影响力进行标签选择,并将社区层次信息和节点局部信息融合提高了算法的准确性。在真实网络数据集上,OCKELP相较于重叠社区发现算法（COPRA）、基于多核心标签传播的重叠社区识别方法（OMKLP）、SLPA的模块度最大提升分别约68.64%、53.99%、42.29%,在人工网络数据集的归一化互信息（NMI）值上,OCKELP相较于其他三种算法也有着明显优势,且随着重叠节点隶属社区数量的增加可以挖掘出社区的真实结构。     

基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法*

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的的随机性强、鲁棒性差等问题,提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性,再根据量化值大小对节点进行团扩展,得到可重叠的最具重要性的粗糙团,分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化,再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新,直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时提高了准确率。     

基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法

标签传播算法是高效且具代表性的社团检测算法,其中不包含必需调节适应的相关参数,是大型网络社团检测的首选算法。标签传播算法具有较低的时间复杂度,但其随机性较强,且在标签传播过程中存在不确定性因素,影响了社区检测的准确性和稳定性。针对上述问题,提出一种基于节点引力和鱼记忆标签存储策略的社区检测算法CDA-GM。通过融入节点信息熵的k-shell排序策略增强社区检测的准确性,利用节点间的引力更新标签,减小标签传播的随机性。在此基础上,引入鱼记忆节点标签存储策略,避免出现标签震荡,增强标签传播的稳定性。选择人工网络和真实世界网络数据集进行实验,结果表明,该算法能够显著提高社区检测质量,获得准确的社区结构,与COPRA、SLPA、DLPA和COPRAPC算法相比,其标准化互信息值平均提高0.01、0.18、0.12、0.02,社区模块度平均提高0.04、0.02、0.07、0.01。     

基于SLPA优化的重叠社区发现算法

传统的重叠社区发现算法SLPA虽然具有时间复杂度和性能上的优势,但标签传播算法内在的随机策略使得算法结果并不稳定。针对SLPA的缺点,提出一种高效稳定的重叠社区发现算法L-SLPA。先对网络进行非重叠划分,减少不同标签分配的数量,同时加入边界节点的考虑进行剪枝,以提高运行速度。实验结果表明,相比于SLPA,该算法在降低运行时间和随机性的同时保证了结果的准确性。