[发明专利]一种基于局部标签信息的半监督非重叠社区发现方法

摘要

本发明公开了一种基于局部标签信息的半监督非重叠社区发现方法。本发明与传统LPA算法相比在准确度方面有所提高，而且，加入局部标签先验信息的算法与未加入先验信息的算法相比，社区发现准确度明显要提高很多。特别是当网络中社区结构不明显的情况下，本发明所提出的算法依然可以达到较高的社区发现准确度。本发明的时间复杂度为O(m)，故本发明虽然提高了社区发现准确度但时间复杂度并没有增加。

主权项

1.一种基于局部标签信息的半监督非重叠社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、结合网络中的must‑in、cannot‑in标签先验信息，将网络G(V,E)中的节点对加入到含有must‑link和cannot‑link先验信息的节点对集合DT和DN，并构造网络的社区相同矩阵M；S2、从网络G(V,E)中任意选择一个节点vi；S3、找到节点vi的邻居节点集neighbor(vi)，当存在vj∈neighbor(vi)，使得(vi,vj)∈DT时，则l(vi)←l(vj)，l()为节点标签集；S4、当节点vi不存在带有正标签的邻居节点，存在vk∈neighbor(vi)，且(vi,vk)∈DN，则将l(vk)从其邻居节点标签集上删去，从余下的标签集中选择出现频率最大的标签作为节点vi的社区归属；S5、当网络G(V,E)中的任意一个节点的标签是其邻居节点中出现频率最大的标签时，结束该方法，否则返回步骤S2。