基于粒子群算法的Web社区发现

发布时间：2018-06-24 16:22

  本文选题：Web社区 + 社区发现　； 参考：《计算机科学》2008年03期

【摘要】：Web社区发现技术是提高网络搜索引擎检索质量的重要途径之一。如何给出利用较少先验信息,并能对网络进行高效划分的算法是网络社区发现的关键。传统算法如Wu-Huberman算法虽能对社区进行快速划分,但需先确定分属不同社区的两个节点,Radichi快速分裂算法依赖于网络中存在的三角形的数目,DuchJ提出的极值优化算法对初始解非常敏感。本文提出一种基于粒子群优化算法的网络社区发现方法,并用不同规模的网络图Zachary、Krebs和dolphins网络结构对方法进行测试,实验结果表明,该方法在无先验信息的条件下,以较低的时间复杂度,快速、高效地完成对网络社区的划分。
[Abstract]:Web community discovery technology is one of the important ways to improve the search quality of web search engine. How to use less prior information and how to partition the network efficiently is the key of network community discovery. Traditional algorithms such as Wu-Huberman algorithm can divide communities quickly, but it is necessary to determine the number of nodes in different communities and the number of triangles in the network. DuchJ's extremum optimization algorithm is very sensitive to the initial solution. A network community discovery method based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed in this paper. The method is tested with different scale network graph Zachary Krebs and dolphins network structure. The experimental results show that the method has no prior information. With low time complexity, the network community is divided quickly and efficiently.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院 大连民族学院非线性信息技术研究所 大连民族学院非线性信息技术研究所 加拿大Alberta大学数学科学系
【基金】：国家自然科学基金(No.60573124) 教育部优秀青年教师资助计划 辽宁省自然科学基金资助
【分类号】：TP301.6

【共引文献】

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本文编号：2062137