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张小明 2026/1/14 8:27:27
关于网站建设需要了解什么东西,北京免费公司注册地址,wordpress主题后门检查,好吃易做的家常菜网站网络算法：标签传播、Kruskal 算法与加权网络模型 标签传播算法 标签传播算法是一种直观且高效的网络社区发现方法。其核心假设是：若图按社区组织，节点 $i$ 所属社区为 $C(i)$，那么 $i$ 的大多数邻居大概率也属于 $C(i)$。基于此，初始为各节点分配不同标签，随后反复更新…网络算法：标签传播、Kruskal 算法与加权网络模型标签传播算法标签传播算法是一种直观且高效的网络社区发现方法。其核心假设是：若图按社区组织，节点 $i$ 所属社区为 $C(i)$，那么 $i$ 的大多数邻居大概率也属于 $C(i)$。基于此，初始为各节点分配不同标签，随后反复更新节点标签，使其与多数邻居的标签一致，最终同一社区的节点标签会相同。该算法按轮次进行，每轮中每个节点的标签仅更新一次。实现时需考虑两个关键方面：更新策略和停止准则。更新策略有同步更新和异步更新两种。同步更新是先计算所有节点的新标签，再在每轮结束时统一更新。此策略实现简单，但效率低，常产生周期性轨道，使算法陷入模块化值较小的配置。异步更新则逐个处理节点，计算并立即更新其标签，有效降低算法陷入循环的概率。以下是异步更新的标签传播算法伪代码：Algorithm 51 label_propagation() Input: j, r, N Output: labels {vector of node labels} 1: for i = 0 to N-1 do 2: labels[i] ←i 3: ids[i] ←i 4: end for 5: continue ←TRUE 6: while continue is not FALSE do 7: shuffle_array(ids) 8: continue ←FALSE 9: for i = 0 to N -1 do 10: neigh_label ←get_most_frequent_l