【摘 要】
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为了准确地发现复杂社区结构,提出一种改进的多目标进化的复杂网络社区检测算法。通过在某一范围内等间距产生多个p参数,再将其代入AP聚类算法通过半监督聚类方式确定聚类个
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1504613)
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为了准确地发现复杂社区结构,提出一种改进的多目标进化的复杂网络社区检测算法。通过在某一范围内等间距产生多个p参数,再将其代入AP聚类算法通过半监督聚类方式确定聚类个数以及产生初始种群,克服传统的通过随机方式产生的初始解聚类效果不稳定的缺点,且用模拟退火(SA)算法对多目标进化算法进行改进提高种群搜索能力,防止寻优过程陷入局部最优解。分别在不同μ值下仿真40次,以Footbal足球社交网络、Karate-Club网络和Dolphins网络作为测试案例,与传统多目标进化算法以及基于近邻传播(AP)的多目标算法
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