【摘 要】
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随着网络规模的不断增大，在时间复杂度上具有明显优势的标签传播算法受到广泛关注，但是其内在机制存在不确定性和随机性，导致社团发现结果不够准确和稳定。为此，提出一种新的改进
【基金项目】
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国家自然科学基金(61171108);国家重点基础研究发展计划项目(2012CB315901,2012CB315905);国家科技支撑计划项目(2014BAH30B01)
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随着网络规模的不断增大，在时间复杂度上具有明显优势的标签传播算法受到广泛关注，但是其内在机制存在不确定性和随机性，导致社团发现结果不够准确和稳定。为此，提出一种新的改进标签传播算法。在K—shell分解算法的基础上，构造节点重要性计算方法，利用节点重要性分析标签传播算法中的标签传播能力，通过节点重要性排序和标签传播能力制定新的标签更新策略，得出最终的社团划分结果。在人工网络和真实网络上的实验结果表明，该算法有较高的准确性和稳定性。
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