结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法

发布时间：2023-05-07 15:21

　　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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【文章目录】：
0 引言
1 相关工作
2 布谷鸟算法
3 布谷鸟社区检测算法
    3.1 评价函数
    3.2 信息编码
    3.3 算法框架和实现
        3.3.1 基于邻居表的逐维随机游走和基因遗传
        3.3.2 局部偏好搜索
    3.4 算法时间复杂度分析
4 实验及分析
    4.1 参数分析
    4.2 人工网络
    4.3 经典网络
        4.3.1 收敛情况
        4.3.2 社区划分及评价
5 结束语



本文编号：3810823