基于SparkGraphX实现标签传播（LPA）算法
标签传播算法（LPA）与Louvain一样，同样是一种常用的社群发现算法，它的基本思想是让图中的节点根据邻居节点的标签（即社区信息）来更新自己的标签。算法的目标是在迭代过程中达到一个稳定状态，这个稳定状态是指大多数节点的标签与其最多邻居的标签相同。其实点类似连通分量算法，但不同的是连通分量算法中互相连通的节点都会被划分到同一组，而在标签传播算法中，则存在一个少数服从多数的概念，即相互连通的节点并不一定属于同一社群，而是每个节点都和它周围“多数”的节点属于同一个社群。
文章目录
- 基于SparkGraphX实现标签传播（LPA）算法
- 一、LPA算法实现流程
- 二、LPA算法实现代码（基于Scala）
- 总结
一、LPA算法实现流程
原生的SparkGraphX中自动支持LPA算法，但Spark实现的LPA算法并没有考虑到网络中边权重的概念，而只是单纯的在每一轮的迭代中将节点所属的社群标签更新为其邻居节点中最常见的标签。也就是说，节点将采用其邻居节点中最频繁出现的标签。在此基础之上，本文将进一步探索带权重的LPA算法的实现方案。
- 初始化：每个节点初始化时分配一个唯一的标签（通常是节点的唯一标识符）
- 传播标签：在每次迭代中，每个节点考察其所有邻居的标签。然后，每个节点更新自己的标签为最频繁出现的那个邻居标签（综合对比边权重，在有多个频率相同的标签时，可以随机选择一个）。
- 停止条件：当达到最大迭代次数时，迭代停止。
- 结果输出：整理最终结果的格式并输出。
二、LPA算法实现代码（基于Scala）
LPA算法实现代码（基于Scala）
总结
