【摘 要】
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群智感知应用主要通过社区划分进行任务分配,然而现有群智感知应用中社区发现算法缺乏对社会关系的量化以及划分社区的特征因子单一。针对这些问题,提出了一种基于多维社会关
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院,江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61201212);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(No.19KJB520061);徐州市应用基础研究计划项目(No.KC17074);苏州市融合通信重点实验室(No.SKLCC2013XX);江苏省青蓝工程人才培养计划;江苏省“六大人才高峰”项目(No.2014-WLW-010);苏州市重点产业技术创新前瞻性应用研究项目(No.SYG201730)
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群智感知应用主要通过社区划分进行任务分配,然而现有群智感知应用中社区发现算法缺乏对社会关系的量化以及划分社区的特征因子单一。针对这些问题,提出了一种基于多维社会关系特征的社区发现算法,通过计算移动节点间的最优生成树、节点合并因子、社区调整因子,对移动节点的社会关系进行具体量化,将节点合理划分成不同的社区。实验结果表明,与现有方法相比,该算法在不同的数据集中具有更好的动态适应性、有效性和预测准确性,其准确性平均达到97.3%,高于对比算法15.2%。
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