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基于共同邻居相似度的改进标签传播算法
文献摘要：
标签传播算法是一种重要的社区发现算法,具有不需要先验知识、时间复杂度低的优点.针对传统标签传播算法随机性强导致社区发现结果稳定性差的问题,提出基于共同邻居相似度的改进标签传播算法LPACN,在选择邻居节点中出现次数最多的标签时,将邻居节点与该节点的相似度一并考虑,降低了标签选择的随机性,提高了算法的稳定性.在4个基准网络数据集上进行了对比实验,实验结果表明基于共同邻居相似度的改进标签传播算法能够得到更好的社区划分.
文献关键词：
标签传播;社区发现;节点相似度;共同邻居相似度
中图分类号：
作者姓名：
刘井莲;于丽萍;吴亚明;李显凯;赵卫绩
作者机构：
绥化学院信息工程学院;绥化学院信息工程学院 黑龙江 绥化152061
文献出处：
引用格式：
[1]刘井莲;于丽萍;吴亚明;李显凯;赵卫绩-.基于共同邻居相似度的改进标签传播算法)[J].通化师范学院学报,2022(06):60-65
A类：
共同邻居相似度,LPACN
B类：
标签传播算法,社区发现算法,先验知识,时间复杂度,随机性,择邻,邻居节点,点中,数最多,一并,标签选择,基准网络,网络数据,社区划分,节点相似度
AB值：
0.243827
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