【摘 要】
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分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特
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分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO)。该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改进的粒子群算法使得粒子在进化过程后期更具多样性,避免陷入局部最优。最后通过与Page Rank算法、Behavior-Relationship Rank算法进行对比,充分验证了MPSO算法的准确性以及可靠性。
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