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标签传播算法核心原理.docx
资料介绍
标签传播算法（Label Propagation Algorithm，LPA）
算法概述
标签传播算法（Label Propagation Algorithm，LPA）是一种基于半监督学习的社区发现算法，由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。该算法核心思想是利用网络中已标记节点的标签信息，通过节点间的邻接关系传播标签，最终让未标记节点根据邻接节点的标签分布确定自身标签，实现社区结构的划分。与传统社区发现算法相比，LPA不需要预先指定社区数量，算法复杂度低，对大规模网络的适应性较强，是当前复杂网络社区挖掘领域应用最广泛的算法之一。
算法核心原理
基本假设
LPA的核心假设建立在两个直观认知之上：第一，相邻节点更有可能属于同一社区，网络中同一社区内的节点连接密度远高于社区之间的连接密度，因此节点标签会受到邻接节点的强烈影响；第二，多数投票原则决定节点标签，每个节点的最终标签由其邻接节点中占比最高的标签决定，少数服从多数的规则能够自然凝聚出连接紧密的社区。
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