【摘 要】
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随着小企业大数据现象的涌现,复杂网络作为复杂系统的建模已很普遍,其中的社区检测是最重要的问题之一.大部分已有的社区检测算法是在社区不重叠情况下进行的,针对现实世界中
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61100103）,黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12531758）
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随着小企业大数据现象的涌现,复杂网络作为复杂系统的建模已很普遍,其中的社区检测是最重要的问题之一.大部分已有的社区检测算法是在社区不重叠情况下进行的,针对现实世界中重叠社区普通存在的现象,提出了一种基于人工鱼群算法的重叠社区检测算法-AFSCDA,初始种群时用标签传播算法对每条人工鱼的寻优变量编码进行调整,避免了非法社区的产生,用模块度Q函数的变形作为适应度函数,来衡量划分的重叠社区质量.在三种经典的已知社区结构的数据集上的测试表明,该算法不仅有效,而且有较高的准确率,能够快速地检测出网络中潜在的社区结构
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