论文摘要
社区结构是复杂网络的一种重要的特征,为了解决基于模块度优化的社区发现方法现存在的分辨率限制问题,提出一种离散量子粒子群优化社区发现方法（NQDPSO）,将核心节点与邻居的普通节点构成模体,该模体为量子粒子群算法的初始值。同时,构造模体加权社区聚类函数为算法的适应性函数,该函数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。采用压缩因子函数调节全局和局部搜索模型,结合量子粒子群算法,使该算法全局收敛。算法采用模体有序表编码方式,并在模拟和真实数据集上的实验结果均表明,相比于其他算法,NQD-PSO算法可以挖掘更高质量的社区结构。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨忠保,楚杨杰,洪叶,江登英
关键词: 社区发现,量子粒子群,核心节点,优化
来源: 复杂系统与复杂性科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 黔南民族师范学院数学与统计学院,武汉理工大学理学院
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金(2017IB014),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]429)
分类号: O157.5;TP18
DOI: 10.13306/j.1672-3813.2019.01.004
页码: 36-42
总页数: 7
文件大小: 362K
下载量: 102
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