结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法
Cuckoo search algorithm combining gene inheritance and greedy search for community detection
兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070
摘要
为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度，结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法（GGCSCA）。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走，并采用优质基因遗传策略，使得种群高效优化，同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量，以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验，并与一些典型算法进行对比，结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性，具有较强的社区识别能力，能够精细地检测出网络社区结构。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61163010,61650207)
甘肃省科技计划资助项目(1610RJZA059)
兰州市科技计划资助项目(2014-1-171)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0871
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 385-389,398
文章编号: 1001-3695(2019)02-016-0385-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
王小刚, 闫光辉, 周宁. 结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 385-389,398. (Wang Xiaogang, Yan Guanghui, Zhou Ning. Cuckoo search algorithm combining gene inheritance and greedy search for community detection [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 385-389,398. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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