【摘 要】
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对节点带有内容的信息网络进行语义社区发现是新的研究方向。融合节点内容增加了算法的复杂度。提出了一种在线性时间内进行语义社区发现的标签传播算法，用LDA（latentDirichlet
【机 构】
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北京联合大学商务学院,中国人民大学信息学院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 71572015, 71271209 (国家自然科学基金), the New Start Projectof Beijing Union University under Grant No. Zk10201506 (北京联合大学新起点项目).
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对节点带有内容的信息网络进行语义社区发现是新的研究方向。融合节点内容增加了算法的复杂度。提出了一种在线性时间内进行语义社区发现的标签传播算法，用LDA（latentDirichletallocation）主题模型表示节点内容，以节点内容相似度和传播影响力的乘性模型作为标签传播的策略，在归一化过程中，自然融合节点内容和网络结构信息，标签迭代过程中，采用节点与绝大部分邻居节点内容不相同才进行更新的策略，保证算法的运行效率。通过在不同规模的12个真实数据集上进行实验，以模块度和纯度作为度量标准，验证了算法在语义
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