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论文类型：期刊论文
发表时间：2012-01-01
发表刊物：大连理工大学学报
收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD
卷号：52
期号：2
页面范围：272-276
ISSN号：1000-8608
关键字：多模态函数优化; 粒子群优化; 社区主题; 分层挖掘; 社区多样性
摘要：针对社会网络的动态特征,应用多模态函数优化和粒子群优化算法的基本思想,引入社区种子和社区主题的概念,分层进行社区的挖掘。首先对复杂网络中存在的固
   定联系进行社区挖掘,构建基本社区结构;然后分析社区内容,根据社区内节点之间的隐性行为特征定义社区主题,精分细化社区结构直到结构稳定。实验证明,该
   算法极大地提高了社区挖掘的精度,降低了运算复杂度。并且该算法能够有效地保持社会网络中社区的多样性,加速社区内节点收敛,快速寻找到稳定的社区结构。