重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)挖掘旨在發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)獨(dú)立社區(qū)之間的重疊部分,其在社交、交通、輿情乃至反恐等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而,目前基于標(biāo)簽傳播的重疊社區(qū)挖掘算法在社區(qū)結(jié)構(gòu)模糊的網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出較強(qiáng)的隨機(jī)性,導(dǎo)致準(zhǔn)確度不高。針對(duì)重疊社區(qū)模糊邊界導(dǎo)致的不確定性和低準(zhǔn)確度問(wèn)題,提出一種融合特征向量中心性與標(biāo)簽熵的標(biāo)簽傳播算法ECLE-LPA。ECLE-LPA通過(guò)融合節(jié)點(diǎn)的K-核迭代因子與特征向量中心性來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)影響力并初始化節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽,在標(biāo)簽傳播過(guò)程中,通過(guò)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽熵和節(jié)點(diǎn)間親密度更新節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽列表及其標(biāo)簽隸屬度,從而較好地克服了社區(qū)模糊邊界的識(shí)別問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在Les Miserables、Polbooks、Football、Polblogs和Netscience等真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中,ECLE-LPA劃分結(jié)果的EQ值普遍比對(duì)比算法提高了1%～3%;在社區(qū)結(jié)構(gòu)模糊的人工網(wǎng)絡(luò)中,ECLE-LPA劃分結(jié)果的NMI值比其他標(biāo)簽傳播算法提高了10%以上。

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【部分圖文】：

圖1基于K-核分解算法的圖節(jié)點(diǎn)分層

其中,Ks(u)表示節(jié)點(diǎn)u的Ks值,mKs表示在計(jì)算第Ks個(gè)值時(shí)的迭代次數(shù),nKs(u)表示在mKs次迭代中節(jié)點(diǎn)u是第幾次迭代時(shí)被刪除。式(1)第1個(gè)項(xiàng)代表節(jié)點(diǎn)Ks值,保證了不同Ks值節(jié)點(diǎn)的隔離性,第2個(gè)項(xiàng)對(duì)具有相同Ks值的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分。比如,由式(1),圖1中節(jié)點(diǎn)2、6....

圖2示例網(wǎng)絡(luò)

首先本文以圖2作為示例網(wǎng)絡(luò),對(duì)ECLE-LPA算法進(jìn)行可視化分析。該示例網(wǎng)絡(luò)可以人為地劃分為2個(gè)重疊的社區(qū),分別為C1=(1,2,3,4,5)和C2=(4,6,7,8,9),其中節(jié)點(diǎn)4為重疊節(jié)點(diǎn)。下面由本文算法對(duì)其進(jìn)行劃分。表3是對(duì)示例網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的δ,EC和NI計(jì)算結(jié)果,得到了根據(jù)....

圖3ECLE-LPA算法在示例網(wǎng)絡(luò)上的標(biāo)簽傳播過(guò)程

圖3展示了將本文的標(biāo)簽傳播過(guò)程應(yīng)用到示例網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程,平滑常量ε=0.01。首先,基于降序序列(dQueue)的示例網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)簽初始化結(jié)果如圖3a所示,相比于其他使用節(jié)點(diǎn)直接初始化每個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽的算法,本文的標(biāo)簽初始化策略能有效減少迭代過(guò)程中的冗余標(biāo)簽。從圖3a中已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn)由4....

圖4不同算法在規(guī)模為1000的網(wǎng)絡(luò)(S1)上的NMI比較

由于生成的網(wǎng)絡(luò)中,om參數(shù)取值為4,所以在COPRA算法中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)所擁有的標(biāo)簽個(gè)數(shù)最多為maxv,maxv取固定值4。由于DLPA算法的in參數(shù)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的取值大多數(shù)為6,可以將in取固定值6。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),LPANNI算法在mu取值較大時(shí)會(huì)出現(xiàn)無(wú)法收斂的現(xiàn)象,導(dǎo)致出現(xiàn)異常值,所....

本文編號(hào)：3958627