基于置信传播的复杂网络社团发现算法
来源：计算机应用杂志2017年第11期北京时间：
作者：尤心心, 葛檬
单位：天津大学 软件学院, 天津 300350
摘要：经典的置信传播（BP）算法能够通过有限次数的迭代，推断出所有节点的边缘概率分布和最大似然概率。针对该算法在迭代过程中产生的影响精度和收敛速度的强烈震荡，找出了造成震荡的三个主要因素：强势能、紧密的环路和矛盾的方向，并有针对性地改进了该算法的核心更新规则；同时又进一步提出了异步消息传递方式，克服传统置信传播算法采用的同步消息传播方式的收敛慢、效率低等缺点。利用随机块模型拟合网络的生成过程，利用经典的期望最大化算法对模型进行求解，分别利用改进前后的置信传播算法推断隐变量的后验概率。在五个真实网络上的实验表明，两个改进均使得精度和速度不同程度地提高。
关键词：复杂网络,社团发现,置信传播,随机块模型,收敛速度
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61303110，61502334）；天津大学北洋学者·青年骨干教师项目（2017XRG-0016）。
