典型文献
基于三级邻居影响力分析的重叠社区发现算法
文献摘要：
针对目前重叠社区发现算法时间复杂度较高、社区发现稳定性较差的问题,基于标签传播和COPRA方法,提出一种基于三级邻居节点影响力分析的重叠社区发现算法OCDITN.使用三级邻居节点影响力度量方法TIM(three-level influence measurement)计算节点间的影响力,根据节点影响力确定选择更新节点的顺序;在节点标签更新策略中,根据计算节点与其邻居之间的相似度确定邻居节点标签的更新顺序,计算各节点标签隶属度,发现重叠社区.实验分别基于人工模拟网络数据集和真实世界网络数据集进行测试,与SLPA、LPANNI、COPRA算法相比,该算法在EQ和Qvo两个评价标准上性能分别提升7％和12％,社区划分结果更稳定,社区划分质量更高.
文献关键词：
标签传播;社区划分;重叠社区;节点影响力;节点相似度
中图分类号：
作者姓名：
林穗;陈仕双;姜文超;熊梦;贺忠堂
作者机构：
广东工业大学 计算机学院,广东 广州 510006;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 技术预研部,广东 东莞 523808
文献出处：
引用格式：
[1]林穗;陈仕双;姜文超;熊梦;贺忠堂-.基于三级邻居影响力分析的重叠社区发现算法)[J].计算机工程与设计,2022(07):1924-1929
A类：
OCDITN,SLPA,LPANNI,Qvo
B类：
影响力分析,重叠社区发现算法,时间复杂度,标签传播,COPRA,邻居节点,节点影响力,TIM,three,level,influence,measurement,计算节点,节点标签,标签更新,更新策略,隶属度,人工模拟,模拟网,网络数据,真实世界,EQ,社区划分,划分结果,更稳,节点相似度
AB值：
0.273629
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