本文選題：Web社區(qū) + 社區(qū)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《計算機科學》2008年03期

【摘要】：Web社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術是提高網(wǎng)絡搜索引擎檢索質量的重要途徑之一。如何給出利用較少先驗信息,并能對網(wǎng)絡進行高效劃分的算法是網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)的關鍵。傳統(tǒng)算法如Wu-Huberman算法雖能對社區(qū)進行快速劃分,但需先確定分屬不同社區(qū)的兩個節(jié)點,Radichi快速分裂算法依賴于網(wǎng)絡中存在的三角形的數(shù)目,DuchJ提出的極值優(yōu)化算法對初始解非常敏感。本文提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,并用不同規(guī)模的網(wǎng)絡圖Zachary、Krebs和dolphins網(wǎng)絡結構對方法進行測試,實驗結果表明,該方法在無先驗信息的條件下,以較低的時間復雜度,快速、高效地完成對網(wǎng)絡社區(qū)的劃分。
[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.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院 大連民族學院非線性信息技術研究所 大連民族學院非線性信息技術研究所 加拿大Alberta大學數(shù)學科學系
【基金】：國家自然科學基金(No.60573124) 教育部優(yōu)秀青年教師資助計劃 遼寧省自然科學基金資助
【分類號】：TP301.6

【共引文獻】

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本文編號：2062137