基于粒子群优化的复杂网络社区挖掘

• 作者: 任国霞 白云
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 复杂网络 社区结构 社区挖掘 局部搜索 模块密度
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 177-181
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.03.034

摘要

为解决复杂网络社区结构挖掘的优化问题，根据复杂网络拓扑结构的先验知识，提出一种基于离散粒子群优化的社区结构挖掘算法。将粒子的位置和速度定义在离散环境下，设计粒子的更新规则，在不需要事先指定社区个数的前提下自动判断网络的最佳社区个数，给出局部搜索算子，该算子可以帮助算法跳出局部最优解，提高算法的收敛速度和全局寻优能力。实验结果表明，与iMeme-net算法相比，该算法能够准确地挖掘出复杂网络中隐藏的社区结构，且执行速度较快。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白云	西北农林科技大学信息工程学院	5	7	1.0	2.0
2	任国霞	西北农林科技大学信息工程学院	8	38	3.0	5.0