基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法

为解决目前社团划分算法依赖于单一度量方法,划分结果不够准确,无法适应不同类型的网络划分需求的问题,通过一种多属性融合策略方法研究社团划分。该算法首先基于节点连接,综合度量了多个影响社团划分的属性,并引入模块度概念确定各属性融合的权重,为划分增加了客观的参考信息,从而提高划分准确率;其次,针对传统划分方法迭代次数过多、效率低的问题,利用人工免疫网络内在的全局并行搜索能力实现对社团核心节点的快速寻优,并提出动态算子、免疫检测因子和反向学习机制对人工免疫网络的收敛速度和局部最优问题加以改进,从而提高寻优效率,缩短算法执行时间。最后,在三个经典真实数据集(Zachary、Dolphin、College Football)上进行实验,并将结果与经典算法对比。结果表明,该算法能适应不同的网络,且在较短的执行时间里实现更加精确的划分。可见,相比传统算法,本文算法具有更高的划分效率。

The Community Detection Algorithm based on Multi-attribute Fusion Strategy