【摘要】：針對提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測準(zhǔn)確度問題,提出了一種自適應(yīng)Memetic算法的多目標(biāo)社區(qū)檢測算法。在全局搜索中利用Logistic函數(shù)來設(shè)置與全局優(yōu)化相應(yīng)的交叉概率和變異概率,并將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成同時最小優(yōu)化kernel K-means和ratio cut這兩個目標(biāo)函數(shù);在局部搜索中利用權(quán)重將兩個目標(biāo)函數(shù)合并成一個局部優(yōu)化目標(biāo),并采用爬山搜索來尋找個體最優(yōu)。在虛擬和真實網(wǎng)絡(luò)實驗平臺下,與五種基于遺傳算法的方法以及Fast Modularity算法相比,結(jié)果表明該算法能有效提高社區(qū)檢測準(zhǔn)確度,具有更好的尋優(yōu)效果。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of community detection in complex networks, an adaptive Memetic algorithm for multi-objective community detection is proposed. In the global search, the Logistic function is used to set the crossover probability and mutation probability corresponding to the global optimization, and the multi-objective optimization problem is transformed into two objective functions, kernel K-means and ratio cut simultaneously. In the local search, the weight is used to combine the two objective functions into a local optimization objective, and mountain climbing search is used to find the individual optimum. Compared with five methods based on genetic algorithm and Fast Modularity algorithm, the result of virtual and real network experiment platform shows that the algorithm can effectively improve the accuracy of community detection and has better optimization effect.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(SJLX15_0377)
【分類號】：O157.5

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本文編號：2206109