论文部分内容阅读
在真实世界网络中，一个人可以属于多个兴趣小组，一个蛋白质可以属于多个蛋白复合体，因此发现网络中的重叠社团结构更能准确地反映网络中真实信息。与现有一些发现重叠社区结构的算法相比，多标签传播算法具有时间复杂度低的优点，但当节点含有多个邻居社区且属于这些邻居社区的隶属度相等且都要小于设定的阈值参数时，多标签传播算法随机地从邻居节点标签中选择社区，这严重影响了算法稳定性。为此，本文提出了一种基于贡献度改进的多标签传播算法。在真实基准网和计算机生成网的测试结果表明该标签传播算法具有较好的社区发现性能，我们将该算法应