改进蚁群算法优化重叠社区发现方法

摘要：

为更好地挖掘社区结构,提出一种改进蚁群算法优化重叠社区发现算法(LEAC-OCD).采用局部扩展的社区识别方法,将少数核心节点构成三角形模体,判断和量化社区结构的稳定性,实现粗糙划分社区结构;根据蚁群算法在转移机制的启发下自由移动,改变重叠节点的位置归属;通过社区量化稳定性的阈值,得到高质量的重叠社区结构.实验结果表明,LEAC-OCD算法在检测重叠社区结构方面优于其它经典算法.

关键词：局部扩展、蚁群算法、重叠社区发现、核心节点、优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金项目2017IB014

在线出版日期：2019-06-27（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：1022-1026,1098