基于蚁群优化的二分网络社区挖掘

• 作者: 徐永成 陈崚
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 社区挖掘 二分网络 蚁群优化算法 二分模块度
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 296-304
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 5761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1306046

摘要

近年来，网络社区挖掘得到了极大的关注，尤其是针对二分网络的社区挖掘。二分网络社区挖掘对于研究复杂网络有非常重要的理论意义和实用价值。提出了一个基于蚁群优化的二分网络社区挖掘算法。该算法首先将二分网络社区挖掘问题转化成一个优化问题，建立一个可供蚂蚁搜索的图模型。同时，根据顶点的拓扑结构定义启发式信息。每只蚂蚁根据每条路径上的信息素和启发式信息选择路径，构造出一个社区的划分，再用二分模块度去衡量社区划分的优劣。实验结果表明，该算法不但可以较准确地识别二分网络的社区数，而且可以获得高质量的社区划分。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈崚	扬州大学信息工程学院计算机系	150	1914	19.0	39.0
5	徐永成	扬州大学信息工程学院计算机系	5	20	2.0	4.0