【摘 要】
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社区检测已成为复杂网络研究的热点之一,主要用于识别网络中有凝聚力的群体。近年来,越来越多的检测方法被提出,可从不同的角度解决社区检测中的问题。标签传播算法（LPA）时间复杂度低,且无需预设目标函数和社团数,因而收到广泛关注。其不足之处在于标签初始化存在随机性,且在标签更新过程中未考虑节点重要性,进而影响到其社区划分的稳定性。针对密度峰值聚类算法（DPC）中聚类中心节点需人工干预且鲁棒性较差的问题,
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社区检测已成为复杂网络研究的热点之一,主要用于识别网络中有凝聚力的群体。近年来,越来越多的检测方法被提出,可从不同的角度解决社区检测中的问题。标签传播算法（LPA）时间复杂度低,且无需预设目标函数和社团数,因而收到广泛关注。其不足之处在于标签初始化存在随机性,且在标签更新过程中未考虑节点重要性,进而影响到其社区划分的稳定性。针对密度峰值聚类算法（DPC）中聚类中心节点需人工干预且鲁棒性较差的问题,提出一种归一化的密度峰值聚类算法（N-DPC）。首先,计算节点的局部密度、距离并计算其各自所占比,进行归一化处理并且绘制决策图,再构建簇中心权值函数即局部密度和相对距离的各自所占比的乘积。将对结果降序排列并且选取前20%的结果,绘画出簇中心权值降序图。最后,根据簇中心权值降序图,进而选取决策图中的核心节点集。在F-measure和Precision的评估结果表明,所提算法比传统的密度峰值聚类算法效果更好。此外,N-DPC算法有助于解决LPA标签初始化存在着随机性的问题。针对在LPA算法在标签更新过程中未考虑节点重要性的问题,提出一种基于归一化密度峰值的标签传播社区检测方法（NDPC-RWL）。首先,使用归一化密度峰值聚类算法查找出社区的核心节点集合,根据节点之间的相似度和路径数为节点赋权值,再使用基于标签传播算法的归属度函数对节点的标签进行更新。在对比实验中,所提算法能高效的识别出数据集的社区结构。
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