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基于改进标签传播算法的舆情社交网络社区发现
1
作者 钱晓东 王卓 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期48-55,共8页
通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点... 通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点影响力的大小更新标签。实验结果表明,该方法在最好情况下(k=0.9)相较于原算法,在稳定性和模块度指标两方面分别提高了31%和78%,并且优于其他几种改进算法。由此可见,该算法相较于原算法及其他改进算法在舆情社交网络的主题社区发现中表现更好。 展开更多
关键词 标签传播算法 舆情社交网络 HK模型 主题社区发现
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基于伪标签算法的地震事件分类识别方法研究
2
作者 范晓易 王夫运 +1 位作者 陈飞 陈传华 《地震工程学报》 北大核心 2025年第1期160-167,177,共9页
将伪标签算法引入地震类型识别领域,并设计伪标签神经网络法程序,对山东地区2019—2021年M L1.5以上的天然地震、爆破地震、塌陷地震三类事件开展试验。使用优选的有标签样本集预测无标签样本,将其标记为伪标签样本后加入联合训练,并对... 将伪标签算法引入地震类型识别领域,并设计伪标签神经网络法程序,对山东地区2019—2021年M L1.5以上的天然地震、爆破地震、塌陷地震三类事件开展试验。使用优选的有标签样本集预测无标签样本,将其标记为伪标签样本后加入联合训练,并对比传统BP神经网络法和支持向量机法,以初步验证伪标签算法在地震类型识别领域的可行性和在小样本条件下的适用性。试验结果表明:影响伪标签神经网络法分类效果的主要因素有已知样本数量和伪标签样本占比。当已知样本数量介于60~120个、伪标签样本占比20%~30%时,其识别效果最佳。在小样本条件下,伪标签神经网络法的识别率相较于传统BP神经网络法提高了2%~8%,与支持向量机法的识别率差值集中在±4%以内。因此,采用伪标签算法弥补部分地区样本库匮乏的不足,实现小样本地震类型识别,具备一定的应用价值。 展开更多
关键词 标签算法 地震类型识别 神经网络法 小样本
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基于高置信度伪标签数据选择算法的临床事件抽取方法 被引量:1
3
作者 罗媛媛 杨春明 +2 位作者 李波 张晖 赵旭剑 《太原理工大学学报》 北大核心 2024年第1期204-213,共10页
【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为... 【目的】事件抽取是构建高质量事件知识图谱的前提。临床事件抽取过程中事件元素存在依赖关系,现有方法无法准确识别事件元素并组合为事件,且现有临床事件标记数据较少,给事件抽取任务带来了极大的挑战。【方法】将临床事件抽取建模为实体识别模型,提出一种融合多特征的中文医学事件抽取方法:BERT-MCRF.该方法使用BERT构建模型的嵌入和特征提取部分,在CRF层加入多个字的滑动窗口特征,然后将BERT-MCRF作为半监督实验的基实验,提出一种高置信度伪标签数据选择算法作为筛选数据的条件,得到较高质量的300条数据与原始数据合并,最终构建了1700条语料,并重新训练模型。【结果】BERT-MCRF模型在3种属性实体上的整体F1值达到80.21%,比经典的BiLSTM-CRF模型提升15.11%;通过半监督思路重新训练的模型最终F1值达到81.56%,较原始BERT-MCRF提升了1.35%. 展开更多
关键词 临床医学事件抽取 实体识别 多特征 半监督学习 高置信度伪标签选择算法
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基于节点中心性和标签传播算法的社区检测 被引量:3
4
作者 许星舟 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期290-296,344,共8页
在复杂网络的探索过程中,关键节点的识别和社区结构的检测受到广泛关注,有助于人们更好地理解和利用复杂网络的结构特征,揭示节点之间的关系。提出库仑力中心性(CFC),并将其应用到标签传播算法(LPA)中设计了社团检测算法(CFCLPA),消除了... 在复杂网络的探索过程中,关键节点的识别和社区结构的检测受到广泛关注,有助于人们更好地理解和利用复杂网络的结构特征,揭示节点之间的关系。提出库仑力中心性(CFC),并将其应用到标签传播算法(LPA)中设计了社团检测算法(CFCLPA),消除了LPA中的随机性,具有较高的社团结构识别能力。在真实网络和LFR基准网络下进行了一系列测试和比较,实验结果表明,该算法具有更优秀的社团检测性能。 展开更多
关键词 复杂网络 社团检测 中心性指标 标签传播算法
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基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法
5
作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期184-190,共7页
针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值... 针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值,升序排列节点更新顺序;根据越重要节点标签影响越大的规则,修正高频数标签,获取最佳社区网络划分结果。结果表明:该算法模块度在0.320以上,准确率达到99%,因此,经该方法划分后的网络结构清晰、准确,稳定性高。 展开更多
关键词 节点影响值 社区网络 标签传播算法 局部特征 相邻节点相似度 中心性度量 随机排序 标签修正
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基于改进标签传播算法的电力系统并行恢复分区方法 被引量:24
6
作者 和敬涵 李长城 +2 位作者 张沛 王小君 冯丽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1776-1782,共7页
制定合理有效的分区方案是并行恢复的首要任务。由于电网运行的潮流分布能够反映系统内节点之间联系的紧密程度,为了达到更有效的分区目的,结合复杂网络社区发现理论和潮流信息,提出一种基于改进标签传播算法的电网并行恢复分区方法。... 制定合理有效的分区方案是并行恢复的首要任务。由于电网运行的潮流分布能够反映系统内节点之间联系的紧密程度,为了达到更有效的分区目的,结合复杂网络社区发现理论和潮流信息,提出一种基于改进标签传播算法的电网并行恢复分区方法。首先给黑启动电源分配不同的子区标签,再根据停电前支路潮流信息构建电网节点的标签传播矩阵。反复将节点标签的信息在电网中传播,直至各节点标签信息不再发生变化,则具有相同标签的节点被划分到同一个子区。针对传统标签传播算法可能出现的标签振荡现象,提出了同时考虑邻接节点标签和自身历史标签的节点标签影响策略。通过IEEE 39节点系统的仿真表明,所提方法得到的分区结果在区间功率交换、最大子区规模和模块度方面效果显著。最后利用某省级电网的实际数据进行仿真分析,验证了所提方法用于实际系统的有效性。 展开更多
关键词 并行恢复 分区方法 潮流分布 标签传播算法
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标签传播算法理论及其应用研究综述 被引量:44
7
作者 张俊丽 常艳丽 师文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期21-25,共5页
介绍了标签传播算法理论,分析了标签传播算法的特点,总结了其在多媒体信息检索、分类、标注、处理和社区发现等方面的应用研究,最后探讨了标签传播算法未来的研究方向。
关键词 标签传播算法 半监督学习 多媒体 社区发现
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基于标签传播的语义重叠社区发现算法 被引量:11
8
作者 辛宇 杨静 谢志强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2262-2275,共14页
语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及链接关系构成的新型复杂网络,为此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题.由此提出标签传播的语义重叠社区发现算... 语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及链接关系构成的新型复杂网络,为此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题.由此提出标签传播的语义重叠社区发现算法,该算法以标签传播算法(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型为语义信息模型,利用Gibbs取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;提出可度量节点间相似性的主成分(Semantic coherent neighborhood propinquity,SCNP)模型和语义影响力(Semantic impact,SI)模型;以SCNP作为标签传播的权重,以SI作为截断值的参数,提出一种改进的Semantic-LPA(Semantic label propagation algorithm)算法;提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性. 展开更多
关键词 语义社会网络 重叠社区 LDA模型 标签传播算法
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一种结合节点局部影响力的标签传播算法 被引量:9
9
作者 许合利 宁念文 牛丽君 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1299-1304,共6页
标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、... 标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、邻节点的消息传播能力、局部密度分布等因素,将近似集聚系数和节点局部密度引入到CRD系数的计算中,从而更精确的衡量节点在网络中的重要程度;然后,根据CRD系数对LPA算法的节点标签更新策略进行改进.实验结果表明,改进后的算法不仅提高了社区划分的质量,而且也表现出较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 标签传播算法 节点影响力 ClusterRank系数 节点局部密度
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Hadoop框架下的多标签传播算法 被引量:1
10
作者 孙霞 张敏超 +2 位作者 冯筠 张蕾 何绯娟 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期134-139,共6页
标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权... 标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。 展开更多
关键词 HADOOP 标签分类 标签传播算法
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一种基于标签传播的重叠社区发现算法 被引量:5
11
作者 贾慧娟 刘园 +1 位作者 史爱静 张霄宏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期773-778,共6页
针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,... 针对COPRA算法因在标签更新过程采用随机策略而导致的重叠社区划分结果不稳定问题,本文对COPRA算法进行了改进,提出了一种简单的重叠社区发现算法.该算法仍采用同步的方式传播标签,但只在以边缘节点为中心的桥梁节点群内进行标签传播,以此提升发现重叠社区的速度.该算法还引入了节点连接社区强度,利用其降低标签更新过程中的随机性.此外,引入节点连接社区强度,还可以防止标签的过度传播.在真实网络和人工合成网络上的实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 重叠社区发现 标签传播算法 桥梁节点 标签归属值
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一种局部强化的多标签传播社区发现算法 被引量:3
12
作者 马千里 张俊浩 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第6期171-174,179,共5页
在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小。圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现。然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息。为此,提出一种基于局... 在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小。圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现。然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息。为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法。给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区。采用两步优化方法使模度最大化。在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区。 展开更多
关键词 社区发现 标签传播算法 局部强化 圈子 模度优化
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基于“贴标签”算法的多运动目标分割与标识 被引量:1
13
作者 郑笔耕 吴亚鹏 刘继艳 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第S2期8-10,13,共4页
针对固定场景中的监控问题,给出一种基于"贴标签"算法的多目标标识方法.通过背景差分和连续帧间差分相结合的方法,检测和分割视频序列中的多运动目标;同时采用"贴标签"算法对检测后的二值图像进行连通成分标识;根... 针对固定场景中的监控问题,给出一种基于"贴标签"算法的多目标标识方法.通过背景差分和连续帧间差分相结合的方法,检测和分割视频序列中的多运动目标;同时采用"贴标签"算法对检测后的二值图像进行连通成分标识;根据得到的"标签"将不同的运动目标用不同颜色的外接矩形框区分. 展开更多
关键词 多运动目标 标签算法 运动分割 连通域标识
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基于LDA主题模型的标签传递算法 被引量:5
14
作者 刘培奇 孙捷焓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期403-406,410,共5页
标签传递算法是一种半监督分类方法,由于该算法存在要求数据分类结果符合流行假设、数据维数较高时计算复杂度高等问题,在文本分类中效果较差。针对这些问题,经过对LDA主题模型和标签传递算法原理及复杂度的分析,将两者结合,提出一种基... 标签传递算法是一种半监督分类方法,由于该算法存在要求数据分类结果符合流行假设、数据维数较高时计算复杂度高等问题,在文本分类中效果较差。针对这些问题,经过对LDA主题模型和标签传递算法原理及复杂度的分析,将两者结合,提出一种基于LDA主题模型的标签传递算法LPLDA。该算法用LDA主题模型中的主题表示文本数据,一方面使用LDA主题模型表示文本保证分类结果符合流行假设,另一方面有效减少标签传递算法相似度计算时间。经过实验证明,该算法在标记数据少于待测样本时,分类效果优于传统的有监督分类方法。 展开更多
关键词 LDA主题模型 标签传递算法 半监督学习 数据降维 流行假设
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基于随机游走的改进标签传播算法 被引量:4
15
作者 郑文萍 岳香豆 杨贵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3423-3429,共7页
社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随... 社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法(LPARW)。首先,根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序,从而得到节点的更新顺序;然后,遍历节点的更新序列,对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算,若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值,则将排序在其之前的节点选为种子节点;最后,将种子节点的标签传播给其余的节点,得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析,实验结果表明所提算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法,可见该算法具有很好的社区划分效果。 展开更多
关键词 复杂网络 社区发现 标签传播算法 随机游走 种子扩展策略
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基于势函数的标签传播社区发现算法 被引量:3
16
作者 石立新 张俊星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期738-741,共4页
针对标签传播算法(LPA)存在大量随机性、算法稳定性差的问题,提出了基于数据场势函数的标签传播算法(LPAP)。该算法计算所有节点的势值,搜索势值极值点。初始化时仅赋予势值极值点以标签,迭代过程中根据邻接节点中相同标签节点势值之和... 针对标签传播算法(LPA)存在大量随机性、算法稳定性差的问题,提出了基于数据场势函数的标签传播算法(LPAP)。该算法计算所有节点的势值,搜索势值极值点。初始化时仅赋予势值极值点以标签,迭代过程中根据邻接节点中相同标签节点势值之和更新标签,所有节点标签不再改变时迭代结束。实验结果表明:该算法得到的社区划分方式平均是LPA的4.0%,是平衡传播算法(BPA)的12.9%;信息变化参数平均是LPA的45.1%,是BPA的73.3%。具有更好的稳定性,适用于大型网络的社区发现。 展开更多
关键词 社区发现 标签传播算法 数据场 势函数 稳定性
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基于RFID技术的自适应分组标签防碰撞算法研究 被引量:4
17
作者 许仙明 吴敏 +2 位作者 吴静进 胡小兵 朱淑云 《现代电子技术》 北大核心 2019年第24期55-58,共4页
RFID技术具有安全可靠、可远距离识别等特点,被广泛应用于智能识别与机器人技术中。传统的类标签算法普遍存在不足,文中基于RFID技术研究了自适应分组的标签防碰撞算法。自适应分组的标签防碰撞算法在一定程度上改善了多目标标签的情形... RFID技术具有安全可靠、可远距离识别等特点,被广泛应用于智能识别与机器人技术中。传统的类标签算法普遍存在不足,文中基于RFID技术研究了自适应分组的标签防碰撞算法。自适应分组的标签防碰撞算法在一定程度上改善了多目标标签的情形,提高了系统的识别速度,且利用了阅读器与标签中的信息通道。仿真结果表明,自适应分组标签防碰撞算法可以大幅减少能量损耗,提高识别精度,弥补了传统算法的不足。 展开更多
关键词 自适应分组 标签防碰撞算法 RFID技术 信号控制 参数设定 仿真实验
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Spark下的并行多标签最近邻算法 被引量:1
18
作者 王进 夏翠萍 +3 位作者 欧阳卫华 王鸿 邓欣 陈乔松 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期227-235,共9页
随着大数据时代的到来,大规模多标签数据挖掘方法受到广泛关注。多标签最近邻算法MLKNN是一种简单高效、应用广泛的多标签分类方法,其分类精度在很多应用中都高于其他常见的多标签学习方法。然而随着需要处理的数据规模越来越大,传统串... 随着大数据时代的到来,大规模多标签数据挖掘方法受到广泛关注。多标签最近邻算法MLKNN是一种简单高效、应用广泛的多标签分类方法,其分类精度在很多应用中都高于其他常见的多标签学习方法。然而随着需要处理的数据规模越来越大,传统串行ML-KNN算法已经难以满足大数据应用中时间和存储空间上的限制。结合Spark的并行机制和其基于内存的迭代计算特点,提出了一种基于Spark并行框架的ML-KNN算法SML-KNN。在Map阶段分别找到待预测样本每个分区的K近邻,随后Reduce阶段根据每个分区的近邻集合确定最终的K近邻,最后并行地对近邻的标签集合进行聚合,通过最大化后验概率准则输出待预测样本的目标标签集合。串行和并行环境下的对比实验结果表明,SML-KNN在保证分类精度的前提下性能与计算资源呈近似线性关系,提高了ML-KNN算法对大规模多标签数据的处理能力。 展开更多
关键词 标签学习 标签最近邻算法 SPARK 并行
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一种新颖的RFID多标签防碰撞算法 被引量:13
19
作者 赵曦 张有光 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期276-279,共4页
在标签运动较规律的无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)系统中,读写器按照一般的算法不会优先读取即将离开可读范围的标签,而使系统出现较高的漏读率.针对这种场景,提出一种新的防碰撞算法——先到先服务(FCFS,First Co... 在标签运动较规律的无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)系统中,读写器按照一般的算法不会优先读取即将离开可读范围的标签,而使系统出现较高的漏读率.针对这种场景,提出一种新的防碰撞算法——先到先服务(FCFS,First Come FirstServed)算法.读写器首先按照到达顺序对标签进行分组,先识别紧迫性高的时间分组标签;其次,算法通过新增一个参数有效避免了一些可预测的碰撞时隙.在识别时间分组的过程中设置了总时隙的上限,从而避免系统阻塞.仿真结果表明,在保持漏读率小于0.01的情况下,系统所能承受的标签运动速度比前缀随机化算法提高了50%.当标签到达率为0.45时,系统的通过率改善最明显,比前缀随机化算法提高了13%左右. 展开更多
关键词 无线射频识别 标签防碰撞算法 先到先服务算法 时间分组
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基于优化标签传播算法的社区发现方法研究 被引量:1
20
作者 吴小兰 章成志 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2014年第5期538-548,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 社区发现 标签传播算法 社会网络分析 社区结构
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