【摘要】：通過(guò)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)造了社區(qū)發(fā)現(xiàn)的多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出一種網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的多目標(biāo)分解粒子群優(yōu)化算法。該算法采用切比雪夫法將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題分解為多個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化子問(wèn)題,使用粒子群優(yōu)化(PSO)算法對(duì)社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘,并引入了一種新穎的基于局部搜索的變異策略以提高算法的搜索效率和收斂速度,該算法克服了單目標(biāo)優(yōu)化算法存在的解單一以及難以發(fā)現(xiàn)社區(qū)層次結(jié)構(gòu)的缺陷。人工網(wǎng)絡(luò)及真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠快速準(zhǔn)確地挖掘網(wǎng)絡(luò)社區(qū)并揭示社區(qū)的層次結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:By analyzing the optimization goal of community discovery problem in social network, a multi-objective optimization model of community discovery is constructed, and a multi-objective decomposition particle swarm optimization algorithm for community discovery is proposed. The algorithm uses Chebyshev method to decompose the multi-objective optimization problem into multiple single-objective optimization sub-problems, and uses particle swarm optimization (PSO) algorithm to mine the community structure. A novel mutation strategy based on local search is introduced to improve the search efficiency and convergence speed of the algorithm. The algorithm overcomes the single solution of single-objective optimization algorithm and the difficulty of finding community hierarchy. The experimental results on artificial network and real network show that the algorithm can quickly and accurately mine the network community and reveal the community hierarchy.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;福建省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(福州大學(xué));
【基金】：福建省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(JK2012003) 福建省科技創(chuàng)新平臺(tái)項(xiàng)目(2009J1007)
【分類號(hào)】：TP393.09;TP18

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本文編號(hào)：2174494