文档摘要：以重叠社团检测算法COPRA作为基础,给出了一个结合节点重要性与节点影响力的重叠社团检测算法COPRANNI.首先,使用一种在三角形构成基础上的节点重要性,以此确定节点更新顺序.其次,使用Node2vec模型遍历网络生成节点序列,在此基础上利用Skip-gram模型获得节点的低维向量,然后通过余弦相似度量标准获取相似值.将该相似性和重要性融合确定的节点影响力引入到隶属系数中,进行标签传播,待稳定收敛后,最终发现重叠社团.通过在多个数据集上进行实验,结果表明:该论文提出的算法在重叠社团EQ质量指标上有较好表现.
作者：刘润佳 赵宇红 姚越 Author：LIURunjia ZHAOYuhong YAOYue
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010北京劳动保障职业学院安全工程系,北京100029
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 42(2)
分类号：TP393
关键词：三角形构成 社团检测 标签选择 综合影响力
Keywords：trianglecomposition associationtesting labelselection comprehensiveimpact
机标分类号：TP391TJ765.2TP18
在线出版日期：2023年8月23日
基金项目：内蒙古自治区自然科学基金资助项目融合节点重要性与影响力的重叠社团检测算法[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2023, 42(2)刘润佳 赵宇红 姚越以重叠社团检测算法COPRA作为基础,给出了一个结合节点重要性与节点影响力的重叠社团检测算法COPRANNI.首先,使用一种在三角形构成基础上的节点重要性,以此确定节点更新顺序.其次,使用Node2vec模型遍历网络生成节点序列...参考文献和引证文献
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关键词：三角形构成,社团检测,标签选择,综合影响力,
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