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题名基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法
被引量：4
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作者
孙福禄
王宇嘉
刘子怡
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期104-111,共8页
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基金
国家自然科学基金(61403249)。
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文摘
标签传播算法是高效且具代表性的社团检测算法,其中不包含必需调节适应的相关参数,是大型网络社团检测的首选算法。标签传播算法具有较低的时间复杂度,但其随机性较强,且在标签传播过程中存在不确定性因素,影响了社区检测的准确性和稳定性。针对上述问题,提出一种基于节点引力和鱼记忆标签存储策略的社区检测算法CDA-GM。通过融入节点信息熵的k-shell排序策略增强社区检测的准确性,利用节点间的引力更新标签,减小标签传播的随机性。在此基础上,引入鱼记忆节点标签存储策略,避免出现标签震荡,增强标签传播的稳定性。选择人工网络和真实世界网络数据集进行实验,结果表明,该算法能够显著提高社区检测质量,获得准确的社区结构,与COPRA、SLPA、DLPA和COPRAPC算法相比,其标准化互信息值平均提高0.01、0.18、0.12、0.02,社区模块度平均提高0.04、0.02、0.07、0.01。
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关键词
社区检测
标签传播
节点引力
鱼记忆
节点信息熵
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Keywords
community detection
label propagation
node gravity
fish memory
node information entropy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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