基于遗传理论的复杂网络模糊聚类算法 |
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引用本文: | 陆楠,闫巧,陆春一.基于遗传理论的复杂网络模糊聚类算法[J].计算机与信息技术,2011(12). |
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作者姓名: | 陆楠 闫巧 陆春一 |
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作者单位: | 深圳大学计算机与软件学院;深圳大学科学技术部; |
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基金项目: | 广东省自然科学基金(10151806001); 广东省科技计划项目(2010B060900004); 深圳市基础研究计划项目(JC201005280407A) |
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摘 要: | 研究基于模糊聚类的遗传算法应用于复杂网络社区挖掘,该算法将聚类融合引入到交叉算子中,利用父个体的聚类信息产生新个体,避免了传统交叉算子单纯交换字符串而忽略聚类内容所带来的问题。该算法采用混沌序列策略进行种群生成,使初始种群中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性,并将局部搜索机制用于变异算子,有效地缩小搜索空间,加快算法收敛速度。该算法与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较,并在仿真网络和现实网络上验证测试,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。
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关 键 词: | 社区结构 复杂网络 遗传算法 模糊聚类 混沌序列 |
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