基于进化算法的重叠社群结构探测

发布时间：2017-06-21 12:16

  本文关键词：基于进化算法的重叠社群结构探测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：Ball等提出的基于概率模型的重叠社群探测方法(Principled statistical approach for overlapping communities)通过最大期望求解的方法能够对大规模网络的重叠社群结构进行有效探测。但由于该方法的优化目标函数求解空间相对复杂,其采用的爬山优化算法难以获得一个全局最优的社群划分结果。针对该问题提出了一种基于进化算法的重叠社群探测方法,通过设置不同社群划分种群并采用竞争优选的过程来获得对PSOC目标函数的优化。计算机生成网络和真实网络重叠社群结构的探测实验表明,所提改进算法有效可用,能在获得较优目标函数值的同时,对重叠社群结构进行准确划分。
【作者单位】： 西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心;西安交通大学管理学院;西安交通大学公共政策与管理学院;
【关键词】： 复杂网络 重叠社群结构 进化算法 算法改进
【基金】：国家社会科学基金重点资助项目(12AZD110) 国家自然科学基金资助项目(71071128) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2011JDGZ08)
【分类号】：TP18;F274
【正文快照】： 0引言社群结构(Community Structure)有效地揭示了网络中具有相对共性的节点所形成的社群关系,而不同社群之间则反映了网络的中观结构关系特征,因而相关研究及其应用受到了管理学、生物学、物理学等学科的重视[1-4]。有研究表明,社群结构特征对于企业家精神的发挥存在显著影响

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本文编号：468660