【摘 要】
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目前基于模块度算法普遍存在时间复杂度较高、结果精度较低以及分辨率限制等问题。为此,提出一种基于多层局部粒子群的社团发现算法。每个粒子拥有一个飞行方向和局部适应值f
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目前基于模块度算法普遍存在时间复杂度较高、结果精度较低以及分辨率限制等问题。为此,提出一种基于多层局部粒子群的社团发现算法。每个粒子拥有一个飞行方向和局部适应值f,并通过局部判断粒子运动前后适应值是否增大决定两节点是否属于同一社团。该算法把单层上发现的社团视为一个超级节点,构建上层网络,得到更粗粒度的社团结构和模块度值。实验结果表明,对于大规模的网络数据,当混合参数u〈0.7时,该算法与Infomap算法的效果相当,当u〉0.7时,该算法的效果明显较优,能得到正确的社团划分结果,有效缓解分辨率限制的问题。
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