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復雜網(wǎng)絡重疊的個體從眾演化算法

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　　復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)結構的劃分已成為復雜網(wǎng)絡研究的一個熱點，目前已提出了很多關于社區(qū)結構發(fā)現(xiàn)的算法。提出了一種基于個體從眾的演化算法ICEA，基本思想是由節(jié)點鄰居組成的個體依概率進行從眾和變異操作，用較短時間找到最優(yōu)（或擬最優(yōu)）模塊度的社區(qū)劃分，社區(qū)結構確定后利用鄰居投票機制NV發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡的重疊節(jié)點，完成重疊社區(qū)的劃分。在真實網(wǎng)絡的實驗結果表明，此算法的使用時間和劃分結果都優(yōu)于典型算法。

復雜網(wǎng)絡重疊的個體從眾演化算法

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