论文研究基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法.pdf

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性强、鲁棒性差等问题，提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性，再根据量化值大小对节点进行团扩展，得到可重叠的最具重要性的粗糙团，分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化，再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新，直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程。在人工网络图和真实数据集上进行实验，结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性，同时也提高了准确率。