一种高效的基于教与学的社区发现算法

• 作者: 冯少荣 李佩茜
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社区发现 教与学 多目标 多种群进化算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 104-111
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 7775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201703040

摘要

社区结构是复杂网络的重要特征,社区发现就是为了挖掘复杂网络中的社区结构.为了提高基于教与学的多目标社区发现算法(MODTLBO/D)的准确率,降低时间复杂度,提出了一种在多种群进化策略下的MODTLBO/D(E-MODTLBO/D).在E-MODTLBO/D中,采用自适应学习因子加强在教学阶段的探索与搜索能力;在学习阶段,每个个体在各自的子种群内采用随机学习策略或者是改进的量子行为学习策略.在每次迭代更新后,子种群间进行信息交流,维持算法的多样性与避免早熟收敛.实验表明,E-MODTLBO/D在时间复杂度与发现高质量的社区结构方面要优于MODTLBO/D等一些经典社区发现算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯少荣	厦门大学信息科学与技术学院	49	822	13.0	28.0
2	李佩茜	厦门大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0