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用遺傳算法優(yōu)化模塊密度探測社團結構
摘要：為更精確地探測社團結構,通過選擇優(yōu)化函數(shù),分析社團結構特性,設計適合社團檢測的選擇、交叉、變異等遺傳算子,提出了基于遺傳算法和模塊密度的社團結構探測算法.該算法未采用傳統(tǒng)的分裂或聚合方法用減邊或加邊的策略,沒有引入其他中間變量,直接通過優(yōu)化模塊密度函數(shù)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡社團結構.分析和仿真結果表明,該算法探測的社團結構與模塊度探測算法相比,能檢測到更小規(guī)模的社團結構,參照強弱社團結構定義,比較各節(jié)點的內部度,其不滿足強社團定義的節(jié)點明顯小于其他劃分結果,在性能上有了顯著提高,能更準確地測度社團結構. 作者： 劉晉霞[1] 曾建潮[2] 薛耀文[3] Author： LIU Jin-xia[1] ZENG Jian-chao[2] XUE Yao-wen[3] 作者單位： 蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院,甘肅蘭州730050;太原科技大學系統(tǒng)仿真與計算機應用研究所,山西太原030024;太原科技大學經濟與管理學院,山西太原030024太原科技大學系統(tǒng)仿真與計算機應用研究所,山西太原,030024山西師范大學經濟與管理學院,山西臨汾,041004 期 刊： 解放軍理工大學學報（自然科學版） ISTICEIPKU Journal： JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 2011, 12(3) 分類號： N94 TP301.6 關鍵詞： 遺傳算法 模塊密度 社團結構 復雜網(wǎng)絡 機標分類號： TP3 TS1 機標關鍵詞： 基于遺傳算法 優(yōu)化模塊 密度 探測算法 社團結構 中間變量 優(yōu)化函數(shù) 遺傳算子 聚合方法 仿真結果 結構特性 結構定義 節(jié)點 能檢測 函數(shù)發(fā)現(xiàn) 分析 小規(guī)模 模塊度 性能 網(wǎng)絡 基金項目： 國家自然科學基金，山西省自然科學基金 用遺傳算法優(yōu)化模塊密度探測社團結構[期刊論文] 解放軍理工大學學報（自然科學版） --2011, 12(3)劉晉霞 曾建潮 薛耀文為更精確地探測社團結構,通過選擇優(yōu)化函數(shù),分析社團結構特性,設計適合社團檢測的選擇、交叉、變異等遺傳算子,提出了基于遺傳算法和模塊密度的社團結構探測算法.該算法未采用傳統(tǒng)的分裂或聚合方法用減邊或加邊的策略,沒有...【用遺傳算法優(yōu)化模塊密度探測社團結構】相關文章：
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