【摘 要】
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多目标优化算法在复杂网络社区发现中具有很强的竞争力,然而,在处理社区结构较为模糊、网络数据规模大的问题时难以得到满意的效果。为克服现有多目标方法的不足,提出一种基
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,嵌入式技术与智能系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563012,61802085),广西自然科学基金(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260),广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金(2018A-04),广西研究生计划项目(YCSW201962)
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多目标优化算法在复杂网络社区发现中具有很强的竞争力,然而,在处理社区结构较为模糊、网络数据规模大的问题时难以得到满意的效果。为克服现有多目标方法的不足,提出一种基于谱聚类的多目标复杂网络社区发现算法。该算法先用谱聚类对编码后的复杂网络进行初始种群划分,利用子图聚类特性生成高质量的初始种群。采用一种网格约简的数据归减方法在进化过程中对种群进行约减,有效降低算法复杂度,以满足大规模网络社区发现需求。在仿真网络和9个真实网络上的实验结果表明,该算法在社区发现精度性能和计算复杂度方面,都要优于MRMOEA,RMO
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