為了提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)挖掘的精度,結(jié)合基因遺傳和貪婪搜索提出一種面向模塊度優(yōu)化的布谷鳥社區(qū)檢測算法(GGCSCA)。布谷鳥種群在有序鄰居表上逐維隨機(jī)游走,并采用優(yōu)質(zhì)基因遺傳策略,使得種群高效優(yōu)化,同時(shí)應(yīng)用局部模塊度增量最大化的貪婪偏好搜索算法快速提升種群質(zhì)量,以取得好的社區(qū)劃分結(jié)果。GGCSCA在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與一些典型算法進(jìn)行對比,結(jié)果說明了本社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的有效性、準(zhǔn)確性和快速收斂性,具有較強(qiáng)的社區(qū)識別能力,能夠精細(xì)地檢測出網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)。

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【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 布谷鳥算法
3 布谷鳥社區(qū)檢測算法
    3.1 評價(jià)函數(shù)
    3.2 信息編碼
    3.3 算法框架和實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 基于鄰居表的逐維隨機(jī)游走和基因遺傳
        3.3.2 局部偏好搜索
    3.4 算法時(shí)間復(fù)雜度分析
4 實(shí)驗(yàn)及分析
    4.1 參數(shù)分析
    4.2 人工網(wǎng)絡(luò)
    4.3 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)
        4.3.1 收斂情況
        4.3.2 社區(qū)劃分及評價(jià)
5 結(jié)束語



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