结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法

论文摘要

为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王小刚,闫光辉,周宁

关键词: 复杂网络,网络社区,布谷鸟搜索算法,贪婪搜索,基因遗传

来源: 计算机应用研究 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61163010,61650207),甘肃省科技计划资助项目(1610RJZA059),兰州市科技计划资助项目(2014-1-171)

分类号: TP18;O157.5

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0871

页码: 385-389+398

总页数: 6

文件大小: 1566K

下载量: 232

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标签：复杂网络论文;  网络社区论文;  布谷鸟搜索算法论文;  贪婪搜索论文;  基因遗传论文;