基于动量粒子群优化的社会网络分析

摘要：

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区预测,并且获得了较高的预测精度.

关键词：社会网络分析、动量粒子群优化、社区发现

所属期刊栏目：43

分类号：TP311(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资金资助项目

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42