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原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对重叠社团检测准确率提升问题,提出了一种基于改进蚁群算法的新型重叠社团检测算法.该算法包含位置初始化、运动和后处理三个阶段,分别通过初始位置识别与标签列表存储、基于节点间相似度的启发式信息重定义、合作保持标签列表等方式,使算法在合成数据集与现实世界数据集中的重叠社团与节点检测方面具有更好的性能.实验结果表明,在合成网络与现实世界网络平台上使用不同检测算法,提出方法对重叠社团与重叠节点的检测准确率较传统检测方法更高,因而对重叠社区检测问题求解与理解网络功能结构具有重要的参考与借鉴意义.
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文献信息
篇名 利用改进蚁群算法的重叠社团检测分析方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 重叠社团与节点检测 改进蚁群算法 启发式信息重定义 标签列表迭代更新
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1375-1379
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0803
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许英 新疆财经大学应用数学学院 18 25 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
重叠社团与节点检测
改进蚁群算法
启发式信息重定义
标签列表迭代更新
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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总被引数(次)
238385
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