基于工业大数据的重叠社区发现算法
来源：计算机集成制造系统杂志2024年第6期北京时间：
作者：康海燕, 景悟, 张仰森
单位：北京信息科技大学信息管理学院
摘要：为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和重要性高的种子节点;提出重叠社区发现算法,对种子节点赋予唯一标签,迭代进行标签传播直到节点标签不再改变,根据节点标签得到最终的重叠社区划分结果。通过在真实数据集和人工数据集上进行对比实验表明,该算法可以在网络上有效发现高质量的重叠社区,并进一步解决工业大数据的数据分析、信息挖掘等核心问题。
关键词：工业大数据,社区发现,重叠社区,随机游走,标签传播
基金资助：国家社科基金年度资助项目(21BTQ079);教育部人文社会科学基金资助项目(20YJAZH046)。
