【摘要】：針對社會網(wǎng)絡系統(tǒng)中的社會屬性知識沒有被充分挖掘,網(wǎng)絡結構優(yōu)化算法學習能力弱的問題,提出了一種Memetic關聯(lián)學習算法(MRLA)。研究了新算法的基本原理和各個算子,實現(xiàn)了社會屬性信息的有效利用。新算法充分結合基于Memetic計算的準確性和基于社會關聯(lián)學習的快速性,以3個真實社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集作為測試集,實驗結果表明MRLA算法能夠有效實現(xiàn)社會網(wǎng)絡的聚類分析。

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