文档名：一种改进的基于相干邻居亲近度的标签传播算法
目的：提高现有的基于相干邻居亲近度(Coherenceneighborhoodpropinquity)的标签传播算法(Labelpropagationalgorithm,LPA)社区发现的准确性,并减少标签传播过程花费的时间.方法：在CNP-LPA算法基础上,引入节点间依赖度,提出一种改进的CNP-LPA+算法,在预处理阶段结合相干邻居亲近度与节点间依赖度,将依赖度高的节点并入本区域内的核心节点,并在得到的核心CNP网络基础上传播标签,显著提高了社区发现的质量.选取CNP-LPA算法使用的6组社交网络数据集,采用模块度Q评估LPA、CNP-LPA、CNP-LPA+3种算法的划分结果.结果：CNP-LPA+算法在所有数据集上均取得了最高的Q值,有效提高了算法的准确性,并减少了标签传播过程花费的时间.结论：CNP-LPA+算法是有效的.
作者：张超武先强董荣胜
作者单位：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广西桂林541004
母体文献：广西计算机学会成立30周年庆典暨2016年学术年会论文集
会议名称：广西计算机学会成立30周年庆典暨2016年学术年会
会议时间：2016年11月26日
会议地点：南宁
主办单位：广西计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：社区发现 标签传播算法 相干邻居亲近度 节点间依赖度
在线出版日期：2019年6月26日
基金项目：
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