發(fā)布時間：2018-07-16 09:02

【摘要】：提出了一種求解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測的新算法.新算法將社區(qū)檢測問題構(gòu)造成多目標(biāo)優(yōu)化問題,通過在多個目標(biāo)之間權(quán)衡折中,實(shí)現(xiàn)在更廣泛的空間進(jìn)行社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測,克服了傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化存在解單一的缺陷.算法采用MOEA/D框架,運(yùn)用Tchebycheff分解技術(shù),引入基于加權(quán)法的模擬退火局部搜索算子,擴(kuò)大了搜索范圍,使算法不易陷入局部最優(yōu)解.最后,在計(jì)算機(jī)生成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以及真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上對算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,該算法與已有算法相比,具有較高的檢測正確率,計(jì)算量較小.同時,獲得的多個Pareto最優(yōu)解有助于揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的層次結(jié)構(gòu).
[Abstract]:A new algorithm for complex network community detection is proposed. The new algorithm constructs the community detection problem as a multi-objective optimization problem. By tradeoff between multiple objectives, community structure detection is realized in a wider space, which overcomes the single solution of traditional single-objective optimization problem. The algorithm adopts MOEA / D framework, uses Tchebycheff decomposition technique, and introduces simulated annealing local search operator based on weighted method, which expands the search range and makes the algorithm difficult to fall into local optimal solution. Finally, the algorithm is simulated on the computer generated network data set and real network data set. The results show that compared with the existing algorithms, the proposed algorithm has higher detection accuracy and less computation. At the same time, the multiple Pareto optimal solutions are helpful to reveal the hierarchical structure of complex network communities.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272119,61203372)
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2125901