标签传播算法（LPA）Python实现_lpa算法 标签传播 python

标签传播算法（LPA）的做法比较简单：

第一步：为所有节点指定一个唯一的标签；

第二步：逐轮刷新所有节点的标签，直到达到收敛要求为止。对于每一轮刷新，节点标签刷新的规则如下：

对于某一个节点，考察其所有邻居节点的标签，并进行统计，将出现个数最多的那个标签赋给当前节点。当个数最多的标签不唯一时，随机选一个。

注：算法中的记号 N_n^k 表示节点 n 的邻居中标签为 k 的所有节点构成的集合。

以上资料来源于：

http://blog.csdn.net/cleverlzc/article/details/39494957

下面我们来简单实现以下这个算法：

数据，自己编的：

1	2,3,4
2	1,3,4,7
3	1,2,4
4	1,2,3
5	6,7,8
6	5,7,8
7	2,5,6,8
8	5,6,7

目的就是将上面的图中的结点聚类成两部分，转换为下面的图：

加载数据用的函数：

def loadLpaData(filename):
    f = open(filename,'r')
    data = {}
    for i in f.readlines():
        order,ship = i.split()[0],i.split()[1]
        ships = ship.split(',')
        data.setdefault(order,ships)
    f.close()
    return data

获取数目最多的相邻接点，有多个的话随机选一个：

def getMost(ships):
    import collections
    counter = collections.Counter(ships)
    tmp = sorted(counter.items(),key = lambda x:x[1])
    
    maxc = tmp[-1][1]
    maxset = []
    for i in tmp:
        if i[1] == maxc:maxset.append(i[0])
    
    import random
    random.shuffle(maxset)
    return maxset[0]

更新标签：

def updateShips(cluster,data):
    for _ in data.keys():
        data[_] = [cluster[i] for i in data[_]]

检查是否已经收敛，简单检查，不严谨，出现死循坏也不是没有可能：

def checkStatus(cluster,data):
    flag = 0
    for d in data.keys():
        if cluster[d] != getMost(data[d]):return 0
    return 1

主函数：

def main(mydata):
    data = mydata.copy()
    cluster = dict([(_,_) for _ in data.keys()])
    while 1:
        if checkStatus(cluster,data):break
        for i in cluster.keys():
            cluster[i] = getMost(data[i])
            updateShips(cluster,data)
    return cluster

data = loadLpaData('LPAdataset')
main(data)

运行结果：

别的训练集没有测试。