可视化学习:社团划分算法——标签传播算法LPA及优化
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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