冯曦
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
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- 基于深度游走模型的标签传播社区发现算法
- 2018年
- 针对传统标签传播算法准确率较低的问题,提出一种基于深度游走模型的改进标签传播算法。以社会网络作为深度游走模型的输入,通过深度随机游走的方式对网络中的节点进行采样得到随机序列,并基于Skip Gram模型对其进行神经网络训练。运用层次Softmax对Skip Gram模型进行求解,得到节点的特征向量后在邻居节点之间计算节点相似度,将其作为标签传播概率的权重进行标签的传播迭代,最终得到社区发现的结果。在6个真实网络数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,与传统标签传播算法相比,该改进算法具有较高的准确率,尤其对于节点个数在100以上的真实网络,Q值提高10%以上。
- 冯曦朱福喜刘世超
- 关键词：特征向量节点相似度
- 复杂网络的重叠社区及社区间的结构洞识别被引量：6
- 2016年
- 大数据环境下如何有效地、准确地识别复杂网络的重叠社区是近年来学者关注的重点.本文提出一种基于多标签传播方式MLPS(Multiple Label Propagation Strategy)的重叠社区识别算法,该算法首先利用影响力最大化模型选取初始种子集合并赋予它们唯一的标签,然后采用结点间的相似性和影响传播特性共同作用于标签的传播迭代过程,迭代停止后将具有相同标签的结点划分为同一社区.通过合成网络和真实网络的实验验证了MLPS算法具有较高的准确度和模块度,且具有接近线性的时间复杂度.另外,在对MLPS算法输出的重叠结构进行分析的基础上,本文提出社区间的结构洞识别算法SHCDA(Structural Holes Between Communities Detection Algorithm),该算法通过分析重叠结构和重叠结点的位置特征,计算重叠结点作为结构洞的得分,最后输出top-k结构洞.本文在不同特性的数据集上进行实验,结果证明了SHCDA算法具有最好的准确度.
- 刘世超朱福喜冯曦
- 关键词：复杂网络
