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基于深度强化学习的复杂网络可扩展社区检测
1
作者
马玉磊
钟潇柔
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期339-347,共9页
针对复杂网络社区检测可扩展性不足与准确性不高的问题,提出一种复杂网络可扩展社区检测算法。该算法由两个阶段构成,第一阶段根据邻域度数方差检测网络中的候选社区中心,基于网络拓扑结构评估节点的相似性,基于相似性进行标签传播,建...
针对复杂网络社区检测可扩展性不足与准确性不高的问题,提出一种复杂网络可扩展社区检测算法。该算法由两个阶段构成,第一阶段根据邻域度数方差检测网络中的候选社区中心,基于网络拓扑结构评估节点的相似性,基于相似性进行标签传播,建立网络的初始化社区;第二阶段基于深度强化学习对网络社区结构进行微调与优化,利用深度强化学习强大的感知能力与决策能力提高社区结构的准确性。实验结果表明,由该算法发现的网络社区获得了较高的准确性。
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关键词
复杂网络
社区检测
可扩展性
强化学习
神经网络
标签传播
深度学习
人工智能
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题名
基于深度强化学习的复杂网络可扩展社区检测
1
作者
马玉磊
钟潇柔
机构
新乡学院继续教育学院
新乡
学院
计算机与信息工程
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期339-347,共9页
基金
河南省科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)基金项目(212102210405)
2022年度新乡学院教育教学改革研究与实践项目成果基金项目(31)。
文摘
针对复杂网络社区检测可扩展性不足与准确性不高的问题,提出一种复杂网络可扩展社区检测算法。该算法由两个阶段构成,第一阶段根据邻域度数方差检测网络中的候选社区中心,基于网络拓扑结构评估节点的相似性,基于相似性进行标签传播,建立网络的初始化社区;第二阶段基于深度强化学习对网络社区结构进行微调与优化,利用深度强化学习强大的感知能力与决策能力提高社区结构的准确性。实验结果表明,由该算法发现的网络社区获得了较高的准确性。
关键词
复杂网络
社区检测
可扩展性
强化学习
神经网络
标签传播
深度学习
人工智能
Keywords
complex networks
community detection
scalability
reinforcement learning
neural network
label propagation
deep learning
artificial intelligence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的复杂网络可扩展社区检测
马玉磊
钟潇柔
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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