【摘 要】
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社区结构是网络最重要的属性之一,近年来社区检测受到极大关注,出现了很多社区发现算法。模块度是衡量社区划分好坏的重要指标,但是其分辨率却有一定局限性。将模块度中加入
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762047);国家重点研发计划项目(2016YFB0800700);江西省科技厅青年科学基金项目(20161BAB211015)
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社区结构是网络最重要的属性之一,近年来社区检测受到极大关注,出现了很多社区发现算法。模块度是衡量社区划分好坏的重要指标,但是其分辨率却有一定局限性。将模块度中加入一个可调参数,根据社区结构调整参数更适合于需求不同的社区检测。随着网络规模的扩大,社区发现算法既要有较高的准确性,又要有很低的时间复杂性。提出一种发现算法GASA,该算法将遗传变异与模拟退火相结合,既有遗传算法的全局搜索能力,又有模拟退火算法的局部搜索能力。该算法用于社区检测优势明显,检测到的社区更接近真实社区。
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