典型文献
基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
社区检测;标签传播;节点引力;鱼记忆;节点信息熵
中图分类号：
作者姓名：
孙福禄;王宇嘉;刘子怡
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]孙福禄;王宇嘉;刘子怡-.基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法)[J].计算机工程,2022(05):104-111
A类：
节点引力,鱼记忆,SLPA,DLPA,COPRAPC
B类：
社区检测,检测算法,标签传播算法,社团检测,时间复杂度,随机性,传播过程,不确定性因素,存储策略,CDA,GM,节点信息熵,shell,节点标签,避免出现,震荡,真实世界,网络数据,检测质量,社区结构,互信息,信息值,模块度
AB值：
0.248747
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