【摘 要】
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自动发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的热点方向之一。与现有一些网络社区结构发现算法相比,标签传播社区发现算法具有不需要指定社区数量与时间复杂度低
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院信息管理系,安徽财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究”(13&ZD174);国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”(14BTQ033);江苏省研究生科研创新计划项目“面向社会化媒体的社区发现及其应用研究”(CXZZ13_0228)的研究成果之一
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自动发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的热点方向之一。与现有一些网络社区结构发现算法相比,标签传播社区发现算法具有不需要指定社区数量与时间复杂度低的优点,但该算法随机排列待更新节点和随机选择候选标签的策略严重影响了算法的准确率和稳定性。为了降低标签传播算法中这两种随机性,本文提出了一种优化的标签传播算法。经在真实基准网和计算机生成网的测试表明该算法具有更好的有效性和稳定性后,我们将该算法应用在科学网博客中"图书馆、情报与文献学"领域用户的好友关系网上,有效地发现了该网络中的社区结构。
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