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论文类型:期刊论文
发表时间:2011-06-15
发表刊物:郑州大学学报(理学版)
收录刊物:PKU、ISTIC
卷号:43
期号:2
页面范围:38-42
ISSN号:1671-6841
关键字:社会网络分析;动量粒子群优化;社区发现
摘要:针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区预测,并且获得了较高的预测精度.