基于多目标进化的复杂网络社区检测

• 作者: 柴争义 王聪
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络社区 多目标进化 近邻传播(AP)聚类 模拟退火(SA)算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 44-48,108
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.06.009

摘要

为了准确地发现复杂社区结构,提出一种改进的多目标进化的复杂网络社区检测算法.通过在某一范围内等间距产生多个p参数,再将其代入AP聚类算法通过半监督聚类方式确定聚类个数以及产生初始种群,克服传统的通过随机方式产生的初始解聚类效果不稳定的缺点,且用模拟退火(SA)算法对多目标进化算法进行改进提高种群搜索能力,防止寻优过程陷入局部最优解.分别在不同μ值下仿真40次,以FootBal足球社交网络、Karate-CluB网络和Dolphins网络作为测试案例,与传统多目标进化算法以及基于近邻传播(AP)的多目标算法进行实验对比,结果表明文中提出的多目标进化算法在总体上MNI数值更大,即改进效果明显,因此可应用该算法对复杂网络社区进行更加精确的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴争义	天津工业大学计算机科学与技术学院	18	42	3.0	6.0
2	王聪	天津工业大学计算机科学与技术学院	3	0	0.0	0.0