【摘 要】
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社区发现是社会网络研究的重要课题,主流社区发现算法主要分为基于模块度优化的方法、基于谱分析的模型、基于信息论的算法和基于标签传播的方法。其中,基于标签传播的算法效
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社区发现是社会网络研究的重要课题,主流社区发现算法主要分为基于模块度优化的方法、基于谱分析的模型、基于信息论的算法和基于标签传播的方法。其中,基于标签传播的算法效率较高,但精度不够。因此针对标签传播算法的不足,本文提出一种基于深度游走的改进算法,更好地实现社区发现的功能。在真实网络数据集和合成网络数据集上的实验表明,改进的算法在准确性方面有显著提升。本文的主要工作和创新点如下:(1)本文的创新在于使用深度游走模型对网络中的节点进行训练。基于这个思想,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,并在此基础上使用SkipGram模型对这些样本进行训练。通过层次Softmax的方式对SkipGram模型进行求解,最终得到改进的邻接矩阵。(2)不同于传统标签传播算法给所有节点进行标签分配的初始化过程,改进方法在迭代开始之前,通过节点影响力进行种子集合选取,目的是为了有选择地给部分节点进行标签分配。(3)改进的算法通过标签的加权和作为标签选择的依据。通过改进的邻接矩阵中存储的节点相似度,可以得到标签的加权和,以此作为标签传播概率的权重因子进行标签的传播迭代。本文在6个真实网络数据集和3种规模的合成数据集上进行实验,对比传统标签传播算法、CNM算法和LPAp算法的社区发现结果,表明改进标签传播算法具有更高的准确率,尤其对于节点个数在100以上的真实网络,模块度Q值的提高达到10%以上。
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