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基于自适应差分演化算法的动态社区发现问题研究

来源期刊:江西理工大学学报2016年第5期

论文作者:柴丹炜 刘建生

文章页码:79 - 86

关键词:动态网络;社区发现;差分演化;聚类质量;演化评价;

摘    要:动态社区结构的发现问题已经成为复杂网络中重要的研究方向,其发现算法是一个十分关键的核心问题.为了提高对社区结构进行发现的准确度,提出一种基于差分演化思想的自适应调整差分演化动态社区发现算法.该算法通过最大化当前时间快照上聚类质量和最小化相邻快照间社区演化开销,得到以相邻时刻间网络结构差异度最小化的优化目标.使用自适应调整差分演化算法对人工动态网络实施有效划分,实验结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且能够降低复杂网络中的社区结构发现的错误率.

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基于自适应差分演化算法的动态社区发现问题研究

柴丹炜,刘建生

江西理工大学理学院

摘 要:动态社区结构的发现问题已经成为复杂网络中重要的研究方向,其发现算法是一个十分关键的核心问题.为了提高对社区结构进行发现的准确度,提出一种基于差分演化思想的自适应调整差分演化动态社区发现算法.该算法通过最大化当前时间快照上聚类质量和最小化相邻快照间社区演化开销,得到以相邻时刻间网络结构差异度最小化的优化目标.使用自适应调整差分演化算法对人工动态网络实施有效划分,实验结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且能够降低复杂网络中的社区结构发现的错误率.

关键词:动态网络;社区发现;差分演化;聚类质量;演化评价;

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