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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于譜聚類的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

      基于譜聚類的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

      2021-06-17 | pdf | 2.36 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　多目標(biāo)優(yōu)化算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)中具有很強(qiáng)的競爭力，然而，在處理社區(qū)結(jié)構(gòu)較為模糊、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模大的問題時(shí)難以得到滿意的效果。為克服現(xiàn)有多目標(biāo)方法的不足，提岀一種基于譜聚類的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該算法先用譜聚類對編碼后的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始種群劃分，利用子圖聚類特性生成高質(zhì)量的初始種群。采用一種網(wǎng)格約簡的數(shù)據(jù)歸減方法在進(jìn)化過程中對種群進(jìn)行約減，有效降低算法復(fù)雜度，以滿足大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)需求。在仿真網(wǎng)絡(luò)和9個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在社區(qū)發(fā)現(xiàn)精度性能和計(jì)算復(fù)雜度方面，都要優(yōu)于 MRMOEA， RMOEA， MCMOEA3種代表性的基于多目標(biāo)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。

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