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网络社区发现的粒子群优化算法
Particle-swarm-optimization algorithm to discover network community
摘要点击聽118聽聽全文点击聽66聽聽投稿时间:2010/4/13聽聽最后修改时间:2010/10/15
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DOI编号聽聽
聽聽2011,28(9):1135-1140
中文关键词聽聽粒子群优化聽聽社区结构聽聽模块度
英文关键词聽聽particle swarm optimization聽聽community structure聽聽modularity
基金项目聽聽国家自然科学基金与中国民用航空总局联合资助项目(60776816); 广东省自然科学基金重点资助项目(8251064101000005); 广东省科技攻关资助项目(2007B06040107); 福建省教育厅科研基金资助项目(JA10076); 国家自然科学基金资助项目(61171141).
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
黄发良华南理工大学 计算机科学与工程学院; 福建师范大学 软件学院huangfliang@163.com
肖南峰华南理工大学 计算机科学与工程学院
中文摘要
聽聽聽聽聽聽从优化模块度的角度出发, 提出了一种基于粒子群优化的网络社区发现的粒子群优化算法(CDPSO); 该算法根据网络连接数据的特点给出一种新的粒子编码方法, 有效地避免非法粒子的产生, 一定程度上缓解了基于二值编码的迭代二划分策略所遭遇的局部最优划分问题, 并改进了传统离散粒子群优化(PSO)的粒子位置调整策略, 使算法收敛速度更快. 实验结果表明, CDPSO能够在无先验信息的条件下快速有效地揭示网络内在的社区结构.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽For optimizing the modularity, a community discovery algorithm(CDPSO) is proposed based on particleswarm-optimization(PSO). By the characteristics of network link data, a novel particle-encoding scheme is presented to avoid the production of illegal particles, alleviate the local optimal-partition encountered in the iterative partition approach based on Boolean encoding scheme, and improve the particle-position adjustment strategy in traditional discrete PSO to achieve better convergence. Experimental results show that CDPSO can rapidly and effectively discover the intrinsic community structure in networks without any domain information.
 
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