标签传播算法

  • 一、社团划分质量
  • 二、标签传播算法(LPA)
  • 三、优化算法
    • 1.基于传播分数的标签传播算法(LPA-S)
    • 2.基于邻居优势的标签传播算法(LPA-N)
    • 3.基于叶子社团合并的标签传播算法(LPA*)

一、社团划分质量

模块度:社团中实际边密度与有相同节点度数的随即网络边密度的差,越大表示社团划分质量越高。

二、标签传播算法(LPA)

  • 从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息,利用样本间的关系,建立完全图模型,适用于无向图。

    • (1)初始化所有节点,每个节点有唯一标签;
    • (2)随机顺序选取节点,将该节点的标签更新为其邻居节点中出现次数最多的标签(若有多个,则随机选择一个标签);
    • (3)迭代至稳定,即每个节点标签与其邻居中出现次数最多的标签相同。

三、优化算法

1.基于传播分数的标签传播算法(LPA-S)

  • 增加节点的传播分数属性,利用参数衰减传播分数来限制标签的传播范围。

    • (1)初始化所有节点,每个节点有相同传播分数和唯一标签;
    • (2)随机顺序选取节点,将该节点的标签更新为其邻居节点中传播分数和最高的标签(若有多个,则随机选择一个标签);
    • (3)迭代至稳定,即每个节点标签与其邻居中传播分数和最高的标签相同。

2.基于邻居优势的标签传播算法(LPA-N)

  • 节点通常会接受邻居节点联系更多的某个邻居节点的标签。

    • (1)初始化所有节点,每个节点有相同传播分数和唯一标签;
    • (2)随机顺序选取节点,将该节点的标签更新为其邻居社团分数最高的标签(若有多个,则随机选择一个标签);
    • (3)迭代至稳定,即每个节点标签与其邻居社团分数最高的标签相同。

3.基于叶子社团合并的标签传播算法(LPA*)

  • 先进行LPA,再通过模块度优化准则合并处理每个叶子社团。

    • (1)LPA
    • (2)标记每个叶子社团并记录其相邻社团;
    • (3)通过模块度优化准则判断是否合并(合并前后模块度是否增加);
    • (4)迭代至稳定,即模块度优化至最佳。

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