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摘要:
对于复杂网络社区结构的探测问题在多个应用领域引起了广泛关注。本文基于遗传算法提出了一种新的社区探测算法,该算法通过最大化网络模块度以探求最好的社区划分结果。本文采用字符串编码进行基因表示。在初始化种群时,通过将一部分节点的社区标识符传递给它的邻居节点保证了算法的收敛性,并且消除了不必要的迭代。对于交叉算子和变异算子也进行了优化,将单向交叉引入到交叉算子中,并在变异过程中保证了变异节点的连接有效性。将本算法与两种算法通过真实世界的复杂网络进行实验比较,实验结果表明,改进后的算法可以有效地应用于社区结构探测。
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文献信息
篇名 基于遗传算法的复杂网络社区结构探测
来源期刊 科技广场 学科 工学
关键词 复杂网络 社区结构 遗传算法 社区探测
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 研究与探讨 RESEARCH & EXPLORER
研究方向 页码范围 6-9
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3017字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范昊 山东农业大学信息学院计算机系 19 23 3.0 4.0
2 宋超 山东农业大学信息学院计算机系 8 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
社区结构
遗传算法
社区探测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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科技广场
月刊
1671-4792
36-1253/N
大16开
南昌市省府大院北二路53号
44-66
1988
chi
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