基于核心图的标签传播算法

网络中的社团发现是当前的一个研究热点。在众多社团发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用,但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题。基于此对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了基于核心图的标签传播算法。通过计算图中任意两点的k阶公共邻居,将具有最大相似性的节点及k阶邻居作为初始核心社团,并为其分配初始标签。通过上述过程,提取一些较为紧密的子结构来作为标签传播的初始社团,并给这些结构分配初始社团标签。在真实网络中的实验结果表明,该算法可以大幅提高结果的稳定性。