分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 重叠社区结构是复杂网络的一种重要的特征,提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现(LEGAOCD)。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,将少数的核心节点构成模体;同时,利用了三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM算法、COPRA算法作比较,实验结果表明,LEGAOCD算法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。