应对显著变化的动态社区检测方法
Dynamic community detection method for coping with significant changes
西南科技大学 计算机科学与技术学院, 四川 绵阳 621000
摘要
现实中的网络总是不断变化，网络形态和连接关系也在随着时间推移而不断演变，在动态网络中发现社区的变化一直是个重要课题。当这种变化较为显著时，将导致社区检测算法难以有效利用前一个网络快照中有价值的信息，从而导致下一个时间步的负迁移。为解决算法无法较好适应网络突变问题，提出了一个基于遗传进化思想和高阶知识转移策略的动态社区检测算法。首先利用相邻快照的邻接矩阵相似度确定使用一阶或高阶信息，然后利用蛛网模型进行种群初始化，再通过非支配排序遗传算法NSGA-II迭代出位于Pareto前沿上的多目标最优解，并设计了新的基因交叉方式以提高种群多样性。最后通过在多个真实数据集及模拟数据集上的实验结果表明，与现有算法相比，所提出算法在发生网络剧变时能获得时间平滑性更高的社区检测结果，同时也能保持良好的社区模块化程度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61802320)
四川省科技计划重点研发项目(2020YFG0218)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0024
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第10期
发布历史
[2024-04-19] 优先出版
引用本文
刘澳, 张珺杰, 王焕, 等. 应对显著变化的动态社区检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0024. (Liu Ao, Zhang Junjie, Wang Huan, et al. Dynamic community detection method for coping with significant changes [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0024. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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