【摘 要】
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针对标签传播算法（LPA）存在大量随机性、算法稳定性差的问题,提出了基于数据场势函数的标签传播算法（LPAP）.该算法计算所有节点的势值,搜索势值极值点.初始化时仅赋予势值极值点
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201418);中央高校自主基金资助项目(DC120101133)
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针对标签传播算法（LPA）存在大量随机性、算法稳定性差的问题,提出了基于数据场势函数的标签传播算法（LPAP）.该算法计算所有节点的势值,搜索势值极值点.初始化时仅赋予势值极值点以标签,迭代过程中根据邻接节点中相同标签节点势值之和更新标签,所有节点标签不再改变时迭代结束.实验结果表明：该算法得到的社区划分方式平均是LPA的4.0％,是平衡传播算法（BPA）的12.9％;信息变化参数平均是LPA的45.1％,是BPA的73.3％.具有更好的稳定性,适用于大型网络的社区发现.
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