社区发现算法（四）

最新推荐文章于 2024-01-28 20:56:44 发布
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分类专栏： Algorithm Graph 文章标签： 标签 社区发现 LPA COPRA
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aspirinvagrant/article/details/46127965
本文介绍了基于标签传播的非重叠社区发现算法LPA，其通过节点标签的迭代更新来寻找社区结构，直至稳定。此外，还提到了LPA的局限性，即无法发现重叠社区，并引出了COPRA算法，这是一种改进的重叠社区发现方法，通过(c,b)标签结构来表示节点的从属关系和社区归属。" 127852518,5808023,Jira前端样式优化：多选下拉列表的Js解决方案,"['前端开发', 'Jira', 'JavaScript', 'UI设计', '自定义脚本']
标签传播算法基本思想是通过标记节点的标签信息预测未标记节点的标签情况。节点之间的标签传播主要依照标签相似度进行，在传播过程中，未标记的节点根据邻接点的标签情况来迭代更新自身的标签信息，如果其邻接点与其相似度越相近，则表示对其所标注的影响权值就越大，邻接点的标签就更容易进行传播。


基于标签传播的非重叠社区发现算法LPA

LPA主要思想是起初每个节点拥有独立的标签，那么网络中有n不同标签，每次迭代中对于每个节点将其标签更改为其邻接点中出现次数最多的标签，如果这样的标签有多个，则随机选择一个。通过迭代，直到每个节点的标签与其邻接点中出现次数最多的标签相同，则达到稳定状态，算法结束。此时具有相同标签的节点即属于同一个社区。

LPA算法执行步骤：

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