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复杂网络重叠的个体从众演化算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.62 MB | 2017-11-24

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　　复杂网络重叠社区结构的划分已成为复杂网络研究的一个热点，目前已提出了很多关于社区结构发现的算法。提出了一种基于个体从众的演化算法ICEA，基本思想是由节点邻居组成的个体依概率进行从众和变异操作，用较短时间找到最优（或拟最优）模块度的社区划分，社区结构确定后利用邻居投票机制NV发现网络的重叠节点，完成重叠社区的划分。在真实网络的实验结果表明，此算法的使用时间和划分结果都优于典型算法。

复杂网络重叠的个体从众演化算法

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