复杂网络重叠社区结构发现的演化算法研究

摘要：

复杂网络重叠社区结构的划分已成为复杂网络研究的一个热点,目前已提出了很多关于社区结构发现的算法.提出了一种基于个体从众的演化算法ICEA,基本思想是由节点邻居组成的个体依概率进行从众和变异操作,用较短时间找到最优(或拟最优)模块度的社区划分,社区结构确定后利用邻居投票机制NV发现网络的重叠节点,完成重叠社区的划分.在真实网络的实验结果表明,此算法的使用时间和划分结果都优于典型算法.

关键词：复杂网络、社区划分、演化算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金2013J01028;闽南师范大学研究生教育创新基地项目

在线出版日期：2016-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2077-2082