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题名基于群体智能的自组织重叠社团结构分析算法
被引量：2
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作者
孙韩林
马素刚
王忠民
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机构
西安邮电大学计算机学院
西安邮电大学陕西省网络数据智能处理重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第5期1363-1370,共8页
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基金
陕西省科技统筹创新工程计划资助项目(2016KTZDGY04-01)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JM6048)
+1 种基金
陕西省自然科学与技术研究计划资助项目(2016GY-092)
陕西省教育厅专项科学研究项目(16JK1687)
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文摘
社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容,基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。把网络视为一个群体,网络节点是其中的一个个具有简单智能的个体,每个个体依据定义的社团连接分数自主决定要加入的社团(可同时加入多个社团)。在网络中寻找一组K-派系作为初始社团结构,所有个体迭代地选择其社团归属,最终整个网络的社团结构将逐渐生长出来。最后对获得的社团结构进行后处理,即调整少量节点的社团归属,以提高其质量。在一组合成网络和现实世界网络上的实验表明,SO^2CSA^2发现的社团结构的质量比两种对比算法(SLPA和OSLOM)更好,尤其是在网络中重叠节点较多或节点重叠度较大的情况下,社团结构质量的提升更为明显。
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关键词
重叠社团结构
社团检测
社团结构分析
复杂网络
群体智能
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Keywords
overlapping community structure
community detection
community structure analysis
complex network
swarm intelligence
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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