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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于譜聚類的多目標復雜網絡社區發現算法

      基于譜聚類的多目標復雜網絡社區發現算法

      2021-06-17 | pdf | 2.36 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　多目標優化算法在復雜網絡社區發現中具有很強的競爭力，然而，在處理社區結構較為模糊、網絡數據規模大的問題時難以得到滿意的效果。為克服現有多目標方法的不足，提岀一種基于譜聚類的多目標復雜網絡社區發現算法。該算法先用譜聚類對編碼后的復雜網絡進行初始種群劃分，利用子圖聚類特性生成高質量的初始種群。采用一種網格約簡的數據歸減方法在進化過程中對種群進行約減，有效降低算法復雜度，以滿足大規模網絡社區發現需求。在仿真網絡和9個真實網絡上的實驗結果表明，該算法在社區發現精度性能和計算復雜度方面，都要優于 MRMOEA， RMOEA， MCMOEA3種代表性的基于多目標的社區發現算法。

      算法 網絡 智慧社區
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