模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (4): 289-298    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201504001
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基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现*
陈羽中,施松,陈国龙,於志勇
1.福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350108
2.福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州 350108
Overlapping Community Discovery Based on Node Hierarchy and Label Propagation Gain
CHEN Yu-Zhong, SHI Song, CHEN Guo-Long, YU Zhi-Yong
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108
2.Fujian Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350108

全文: PDF (559 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 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.
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陈羽中
施松
陈国龙
於志勇
关键词 重叠社区发现多标签传播节点层级传播增益中心度    
Abstract:The time complexity of multi-label propagation algorithm (MLPA) is nearly linear. However, when it is applied to overlapping community discovery, the accuracy and the stability of MLPA are poor. Inspired by the idea that overlapping nodes are more probable to appear in the boundary regions of different communities, an overlapping community discovery algorithm based on node hierarchy and label propagation gain is proposed in this paper. Firstly, the improved single label propagation with node centrality and community distribution constraints is utilized to unfold preliminary non-overlapping communities and centrality values of nodes are calculated by local information in the propagation process simultaneously. Furthermore, node hierarchy partition function is defined according to centrality values of nodes and employed to mark the hierarchy of each node in its respective community. Finally, based on the label propagation gain among nodes, a new multi-label updating rule is designed to obtain the final overlapping communities. Extensive experimental results on synthetic and real-world networks validate that the proposed algorithm effectively improves the accuracy and stability.
Key wordsOverlapping Community Detection    Multi-label Propagation    Node Hierarchy    Propagation Gain    Node Centrality   
收稿日期: 2014-05-05     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61300104,61370210,61103175)、福建省自然科学基金项目(No.2013J01232)、福建省教育厅重点项目(No.JK2012003)、福建省科技创新平台项目(No.2009J1007)、福建省科技厅产学重大项目(No.2014H6014)资助
作者简介: 陈羽中,男,1979年生,博士,副教授,主要研究方向为计算智能、复杂网络、数据挖掘.E-mail:yzchen@fzu.edu.cn.施松,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为复杂网络、数据挖掘.陈国龙,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、网络信息安全.於志勇(通讯作者),男,1982年生,博士,讲师,主要研究方向为普适计算、移动社会网络.E-mail:yuzhiyong@fzu.edu.cn.
引用本文:   
陈羽中,施松,陈国龙,於志勇. 基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(4): 289-298. CHEN Yu-Zhong, SHI Song, CHEN Guo-Long, YU Zhi-Yong. Overlapping Community Discovery Based on Node Hierarchy and Label Propagation Gain. , 2015, 28(4): 289-298.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201504001      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2015/V28/I4/289
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