(东北大学计算机科学与工程学院 沈阳 110819) (15040107713@163.com)
出版日期: 2019-02-01基金资助:国家自然科学基金项目(61772124，61332014);中央高校基本科研业务费专项资金(N150404008，N150402002)Large-Scale Dynamic Network Community Detection by Multi-Objective Evolutionary Clustering
Li He, Yin Ying, Li Yuan, Zhao Yuhai, Wang Guoren(College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819)
Online: 2019-02-01摘要/Abstract
摘要： 动态网络社区检测能揭示社区结构随时间演变的规律，是目前网络社区研究领域的热点之一.基于演化聚类的方法被广泛采用，但存在2个主要问题：1)缺乏结果校正机制，容易产生“结果漂移”和“误差累积”问题;2)问题的NP-难本质，导致基于模块度的精确社区结构检测在效率上存在很大问题.针对以上问题，通过对传统演化聚类框架和离散粒子群算法的改进及有效结合，提出一种高效且有效的多目标动态社区检测方法(multi-objective discrete particle swarm optimization for dynamic network, DYN-MODPSO)，主要工作包括：1)提出基于最近未来参考策略的初始聚类结果校正方法，提高动态社区检测结果的有效性;2)改进传统粒子群算法，使其能与演化聚类框架有效结合;3)提出基于去冗余的随机游走初始群体生成方法，提高传统粒子群算法中的个体多样性并保证个体的初始精度;4)提出多个体交叉算子及改进的干扰算子，提高算法的局部搜索能力与收敛能力.大量基于真实和人工动态网络数据的实验结果证实，提出的方法在效率和有效性方面，显著优于同类比较算法.
参考文献
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