局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法

• 作者: 杨忠保 楚杨杰 洪叶
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 局部扩展 遗传算法 重叠社区发现 核心节点 多目标优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1106-1109
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0934

摘要

提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现(LEGAOCD)方法.借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,首先将少数的核心节点构成模体;同时,利用三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构.该算法在数据集上与经典的CPM、COPRA作比较,实验结果表明,LEGAOCD方法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪叶	武汉理工大学理学院	5	4	1.0	1.0
2	楚杨杰	武汉理工大学理学院	9	38	4.0	6.0
3	杨忠保	武汉理工大学理学院	2	2	1.0	1.0