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基于谱聚类的多目标复杂网络社区发现算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.36 MB | 2021-06-17

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　　多目标优化算法在复杂网络社区发现中具有很强的竞争力，然而，在处理社区结构较为模糊、网络数据规模大的问题时难以得到满意的效果。为克服现有多目标方法的不足，提岀一种基于谱聚类的多目标复杂网络社区发现算法。该算法先用谱聚类对编码后的复杂网络进行初始种群划分，利用子图聚类特性生成高质量的初始种群。采用一种网格约简的数据归减方法在进化过程中对种群进行约减，有效降低算法复杂度，以满足大规模网络社区发现需求。在仿真网络和9个真实网络上的实验结果表明，该算法在社区发现精度性能和计算复杂度方面，都要优于 MRMOEA， RMOEA， MCMOEA3种代表性的基于多目标的社区发现算法。

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