基于多目标优化的网络社区发现方法

被引：33

作者：

黄发良 ^{[1
]}

张师超 ^{[2
]}

朱晓峰 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 福建师范大学软件学院

[2] 广西师范大学计算机科学与信息工程学院

[3] School of Information Technology and Electrical Engineering University of Southern Queensland

来源：

软件学报 | 2013年 / 24卷 / 09期

关键词：

复杂网络; 社区挖掘; 多目标粒子群优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP393.09 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080402 ;

摘要：

社区发现是复杂网络挖掘中的重要任务之一,在恐怖组织识别、蛋白质功能预测、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.但是,现有的社区质量评判指标具有数据依赖性与耦合关联性,而且基于单一评判指标优化的网络社区发现算法有很大的局限性.针对这些问题,将网络社区发现问题形式化为多目标优化问题,提出了一种基于多目标粒子群优化的网络社区发现算法MOCD-PSO,它选取模块度Q、最小最大割MinMaxCut与轮廓(silhouette)这3个指标进行综合寻优.实验结果表明,MOCD-PSO算法具有较好的收敛性,能够发现分布均匀且分散度较高的Pareto最优网络社区结构集,并且无论与单目标优化方法(GN与GA-Net)相比较,还是与多目标优化算法(MOGANet与SCAH-MOHSA)相比较,MOCD-PSO算法都能在无先验信息的条件下挖掘出更高质量的网络社区.

引用

页码：2062 / 2077

页数：16

共 13 条

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