非随机的标签传播社区划分算法.pdf

第 49卷 第 8期 上 海 交 通 大 学 学 报 Vo1．49NO．8 2015年 8月 JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY Aug。2015 文章编号 ：1006—2467(2015)08—1168～O6+1180 DOI：10．16183／j．cnki．jsjtu．2015．08．014 非随机的标签传播社区划分算法 刘功 申， 张浩霖 ， 孟 魁 ， 苏 波 (上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海 200240) 摘 要：针对传统社 区传播算法存在局部震荡、划分结果不稳定、划分结果分辨率高等弱点，提 出 了非随机的标签传播社 区划分算法，通过去除传统算法的随机性进而克服其弱点．该算法主要进行 了3个方面的改进：按特定顺序更新节点的标签 ；计算标签数量时，不仅统计邻居节点，而且统计待 更新节点本身；通过贡献函数避免多个最大值时的随机选择．实验证 明，该算法不仅保证 了算法的 划分正确性 ，而且大幅度减少了计算过程 中的随机选择动作． 关键词 ：社会 网络 ；社 区结构 ；标签传播 中图分类号 ：TP399 文献标志码 ：A Nonrandom CommunityDetectionAlgorithm Basedon LabelPropagation LIUGong—shen， ZHANGHao—lin， M ENG Kui， SU Bo (SchoolofElectricalInformationandElectricEngineering，ShanghaiJiaotongUniversity， Shanghai200240，China) Abstract：Theadvantagesofclassicalcommunity detection algorithm basedon labelpropagation include precision andtimecomplexity．Ontheotherhand，thereareseveraldisadvantages，suchasoscillation，un— stableresult，tendencyofbigcommunity．Thenonrandom communitydetectionalgorithm basedonlabel propagation (NCDAL)proposedbythispaperimprovesthedisadvantagesoftheclassicalalgorithm byget— tingridofitsrandom procedures．TherearethreeimprovementsintheNCDAL：whenrenewingthelabel， thereisthespecialorder；whensummingupthelabels，bothcurrentvertexanditsneighborsarecounted； andwhenselectingthelabel。thecontributionfunctionisdefinedtoavoidrandom selection．Itisapproved bytheexperimentsthattheproposedalgorithm notonlyhashigh precision，butalso decreasesrandom proceduresoftheclassicalalgorithm． Keywords：socialnetwork；communitystructure；labelpropagation 复杂网络的结构划分是近期 的研究热点，国内 路非常简单明了，因此可以达到亚线性的速度 ，并且 外针对该问题提出了一系列算法．基于标签传播 的 精确度较高．但是该算法也存在 明显 的弱点：随机 算法是其 中效率最高