基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法
来源：计算机工程杂志2022年第5期北京时间：
作者：孙福禄, 王宇嘉, 刘子怡
单位：上海工程技术大学 电子电气工程学院, 上海 201620
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。
关键词：社区检测,标签传播,节点引力,鱼记忆,节点信息熵
基金资助：国家自然科学基金（61403249）。
