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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
应加炜  陈羽中 《计算机应用》2013,33(9):2444-2449
通过分析社会网络中社区发现问题的优化目标,构造了社区发现的多目标优化模型,提出一种网络社区发现的多目标分解粒子群优化算法。该算法采用切比雪夫法将多目标优化问题分解为多个单目标优化子问题,使用粒子群优化(PSO)算法对社区结构进行挖掘,并引入了一种新颖的基于局部搜索的变异策略以提高算法的搜索效率和收敛速度,该算法克服了单目标优化算法存在的解单一以及难以发现社区层次结构的缺陷。人工网络及真实网络上的实验结果表明,该算法能够快速准确地挖掘网络社区并揭示社区的层次结构。  相似文献   

2.
从优化模块度的角度出发,提出了一种基于粒子群优化的网络社区发现的粒子群优化算法(CDPSO);该算法根据网络连接数据的特点给出一种新的粒子编码方法,有效地避免非法粒子的产生,一定程度上缓解了基于二值编码的迭代二划分策略所遭遇的局部最优划分问题,并改进了传统离散粒子群优化(PSO)的粒子位置调整策略,使算法收敛速度更快.实验结果表明,CDPSO能够在无先验信息的条件下快速有效地揭示网络内在的社区结构.  相似文献   

3.
复杂网络社区挖掘——-基于聚类融合的遗传算法   总被引:9,自引:1,他引:8  
何东晓  周栩  王佐  周春光  王喆  金弟 《自动化学报》2010,36(8):1160-1170
针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题, 提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘. 该算法将聚类融合引入到交叉算子中, 利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体, 避免了传统交叉算子单纯交换字符块而忽略了聚类内容所带来的问题. 为使聚类融合的作用得以充分发挥, 本文提出了基于马尔科夫随机游走的初始群体生成算法, 使初始群体中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性. 初始群体生成算法与基于聚类融合的交叉算子互相配合, 有效地增强了算法的寻优能力. 此外, 算法将局部搜索机制用于变异算子, 通过迫使变异节点与其多数邻居在同一社区内, 有针对性地缩小了搜索空间, 从而加快了算法收敛速度. 在计算机生成网络和真实世界网络上进行了测试, 并与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较, 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.  相似文献   

4.
研究基于模糊聚类的遗传算法应用于复杂网络社区挖掘,该算法将聚类融合引入到交叉算子中,利用父个体的聚类信息产生新个体,避免了传统交叉算子单纯交换字符串而忽略聚类内容所带来的问题。该算法采用混沌序列策略进行种群生成,使初始种群中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性,并将局部搜索机制用于变异算子,有效地缩小搜索空间,加快算法收敛速度。该算法与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较,并在仿真网络和现实网络上验证测试,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。  相似文献   

5.
针对模块度存在的解限制问题,分析了复杂网络社区检测中一种新的测度模块密度。采用二分策略,通过最大化模块密度,提出了基于离散量子粒子群优化进行复杂网络社区检测的算法。通过人工网络和现实网络的实验表明,算法具有较高的检测性能,并且在网络越来越模糊时,也能够检测出网络社区结构。  相似文献   

6.
独立任务分配问题的离散粒子群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
以异构环境下独立任务分配问题为例,提出一种离散粒子群优化算法.对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行重新定义.为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义个体多样性和微观多样性.算法中使用排斥算子来保持粒子群的多样性,使用学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得较好的平衡.与领域中的其它典型算法进行仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.  相似文献   

7.
挖掘复杂网络的重叠社区结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义。提出一种基于局部扩展优化的重叠社区识别算法。 首先基于网络节点的聚集系数筛选种子节点,选取不相关的、局部聚集系数大的种子作为初始社区;然后采用贪心策略扩展初始社区,得到局部连接紧密的自然社区;最后检测并合并相似的社区,获得高覆盖率的重叠社区结构。在人工生成网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的基于局部扩展的代表性重叠社区发现算法相比,所提算法能在稀疏程度不同的网络上发现更高质量的重叠社区。  相似文献   

8.
求解二次分配问题的离散粒子群优化算法   总被引:17,自引:0,他引:17  
提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.  相似文献   

9.
社区挖掘是复杂网络分析中的一项重要工作,目前已提出多种社区挖掘算法,但多数算法是通过节点间的连接关系来发现内聚的社区结构。结合真实网络中的节点具有不同的行为和影响力,在充分考虑网络中节点的连接关系的基础上,提出一种基于中心极大团扩展的社区挖掘两阶段算法。第一阶段发现初始社区:首先找到网络中所有的内聚子团,然后找出k个分散、内聚且有影响力的中心极大团作为初始社区;第二阶段形成最终社区划分:对初始社区外节点,充分考虑不同邻居节点对其潜在的影响力,采用局部模块度扩展的方法将节点扩展到与其连接紧密的社区内。实验结果表明,该方法能够快速揭示出网络中的社区结构,相比FN算法,具有较高的准确度和模块度,相比GN算法,不需要预先知道社区个数。  相似文献   

10.
针对当前局部社区发现算法扩张速度慢不适用于大规模网络的问题,提出了一种基于图遍历的局部社区发现算法。该算法首先找出网络中度数最低的节点,以该节点为起点通过影响力函数将网络中的节点分为社区节点和边界节点,形成初步的社区划分,然后通过适应度函数确定边界节点的社区得到最终划分结果。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时不仅能够有效地挖掘网络中的社区结构而且具有较快的速度。  相似文献   

11.
发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题:评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。  相似文献   

12.
Understanding the dynamics of virtual communities has become an important issue for research. One concept that explains the participation in online communities is a sense of virtual community (SOVC), which is based on the offline equivalent sense of community (SOC) and describes a “spirit of belonging together”. Although these two concepts are similar, their measurement is problematic. Inspired by earlier studies, which investigated whether traditional SOC measures are appropriate for measuring SOVC, we adopted the SOC index 2 (SCI2) recently developed by Chavis et al. in a virtual setting. Our aim was to determine whether the refined SOC measurement is more suitable for virtual communities than their forerunners. We tested the SCI2 in a popular German community on 312 respondents. Our results showed that a thorough measure of SOVC still needs further refinement. We also discuss possibilities for improvement.  相似文献   

13.
社团是社交网络的重要特征,社团检测技术的发展给网络用户带来隐私泄露的危险。如何保护敏感的社团信息不被泄露,保障用户与社团安全已经成为网络安全领域的研究热点。近几年,社团保护技术取得了初步进展,但针对社交网络中的社团隐私或社团安全研究进展综述较少,不利于该研究方向的长远发展。因此,主要针对社团结构隐私方面的研究进展进行综述,对最新的相关研究成果进行系统地归纳、总结、比较,并展望了未来的研究方向。  相似文献   

14.
网络,数学家们称其为图,它为许多复杂系统的结构提供了一个很好的抽象,从社会网络、计算机网络,到生物网络以及物理系统的状态空间。在过去的几十年里出现了许多确定网络系统拓扑结构的改进实验,但对实验产生的数据进行科学的分析,仍然存在本质的挑战。目前的社团检测中主要存在两个问题:一是不知道网络中有几个社团;二是网络中的顶点可能属于不同的社团,也就是社团中存在重叠结构。为了了解各种重叠社团检测算法的思想、实现步骤、优缺点比较、算法应用,文中对邻域重叠社团检测算法进行了深入的分析,以k-means算法分析了经济网络,同时采用Silhouette指标解决了最佳聚类数的问题,并通过仿真实验证明了此算法的可能性。  相似文献   

15.
竺俊超  王朝坤 《软件学报》2019,30(3):552-572
社区搜索旨在寻找包含给定节点集的社区,能够快速获取个性化的社区信息.针对现有社区搜索算法难以满足复杂搜索条件的现状,提出条件社区搜索这一新问题.解决该问题有助于对社交网络进行智能分析,在复杂搜索条件下为用户提供更好的社区结果.首先,基于布尔表达式,给出条件社区搜索问题的形式化定义,可有效表达给定节点不能出现在社区内以及给定节点中至少有一个出现在社区内的要求.接着,提出解决条件社区搜索问题的通用框架,包括对搜索条件进行简化、根据简化后的搜索条件进行多次单项条件社区搜索、合并各单项条件社区搜索的结果等主要步骤.同时,提出"社区搜索+过滤"的方法和给点加权的方法来进行单项条件社区搜索.最后,真实数据集上的大量实验结果表明所提方法的正确性和有效性.  相似文献   

16.
传统基于相邻时间片分析所获得的社区演化关系无法完备地刻画动态图社区演化的整个过程。为此提出了一种改进的社区演化关系分析方法。首先,定义社区事件,并根据发生的社区事件来描述社区的演化状态;然后,对两个不相同时间片内的社区进行事件匹配,从而获得社区演化关系;最后,通过实验将所提方法与传统方法进行比较。实验结果表明,所提方法发现的社区事件总数是传统方法的2倍以上,可为动态图社区演化过程的描述提供更丰富的信息。  相似文献   

17.
社团结构是复杂网络的一项基本特性,对复杂网络中社团结构特别是重叠社团结构的检测,是复杂网络理论研究的一项重要且充满挑战的课题.对当前常用的重叠社团检测算法进行了分析和归纳,阐述每类算法特点,并介绍用于评价算法性能的一些基准图,对复杂网络重叠社团检测领域未来的研究方向提出了一些思考和建议.  相似文献   

18.
Web社区管理研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着互联网不断增长,对Web社区这种新的社会交流应用形式进行研究具有重要的意义,并引起人们广泛关注,但其理论研究仍然落后于实践。通过讨论Web社区的定义,对比分析国内外的研究现状,对Web社区管理的研究主要集中在建模、社区发现、用户交互和推荐等领域,其中社区发现和推荐研究充分利用了Web社区具有关系和协同的特点。总结相关研究成果,并从服务管理、声誉管理和社会搜索三个方面对未来的研究趋势进行了展望。  相似文献   

19.
我国城市社区信息化现状及对策分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来,随着Internet技术的迅速普及,我国城市社区信息化得到快速发展。本文首先介绍了城市社区信息化的一般知识,然后针对我国城市社区信息化的建设现状,深入分析了存在的问题,并提出了切实可行的解决对策。  相似文献   

20.
在静态网络图中对社会网络进行分析,可能忽略网络的时间特性,从而错过捕捉动态网络演变模式的机会.为检测社区的演变及社区结构随时间的变化,分析动态社区,为每一个社区定义一系列重大事件,给出社区匹配算法,并对元社区的概念进行定义.实验结果证明,采用该算法建模和检测社会网络中的社区演变,可有效识别和追踪随时间变化的相似社区.  相似文献   

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