局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法
Local extension approach through genetic algorithm for overlapping community detection
武汉理工大学 理学院, 武汉 430070
摘要
提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现(LEGAOCD)方法。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,首先将少数的核心节点构成模体;同时,利用三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM、COPRA作比较,实验结果表明,LEGAOCD方法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。
基金项目
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017IB014)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0934
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第4期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1106-1109
文章编号: 1001-3695(2019)04-033-1106-04
发布历史
[2019-04-05] 印刷出版
引用本文
楚杨杰, 杨忠保, 洪叶. 局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (4): 1106-1109. (Chu Yangjie, Yang Zhongbao, Hong Ye. Local extension approach through genetic algorithm for overlapping community detection [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (4): 1106-1109. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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