Abstract-studier av samhällsstruktur och utveckling i stora sociala nätverk kräver en snabb och korrekt algoritm för att upptäcka samhället. När storleken på de analyserade samhällena ökar, måste komplexiteten i samhällets detektionsalgoritm hållas nära linjär. Label Propagation Algorithm (LPA) har fördelarna med nästan linjär körtid och enkel implementering, vilket utgör en bra grund för effektiva detekteringsmetoder i samhället. I detta dokument föreslår vi en ny uppdateringsregel och märkningsförökningskriterium i LPA för att förbättra både dess beräkningseffektivitet och kvaliteten på de samhällen som det upptäcker. Hastigheten optimeras genom att undvika onödiga uppdateringar som utförs av den ursprungliga algoritmen. Denna förändring minskar avsevärt (efter storleksordning för stora nätverk) antalet iterationer som algoritmen utför. Vi utvärderar också vår generalisering av LPA update regeln som tar hänsyn till, med varierande styrka, anslutningar till området av en nod med tanke på en ny etikett. Experiment på datorgenererade nätverk och ett brett spektrum av sociala nätverk visar att vår nya regel förbättrar kvaliteten på de upptäckta samhällena jämfört med de som upptäcktes av det ursprungliga LPA. Fördelen med att överväga positiva grannskap styrka uttalas särskilt på verkliga nätverk som innehåller tillräckligt stor andel av noder med hög kluster koefficient.
Hastigheten på LPA är optimerad i REF.
Community Detection Using A Neighborhood Strength Driven Label Propagation Algorithm
{'venue': "Proc.IEEE Network Science Workshop, NSW'11, West Point, NY, 2011, pp. 188-195", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}