【摘 要】
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为提高大规模社交网络社区发现算法的准确率与计算效率,提出一种基于社区隶属度与遗传算法的大规模社交网络社区发现算法。设计基于社区隶属度的社区数量估计算法,计算社区的
【机 构】
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肇庆学院计算机科学与软件学院、大数据学院,西北工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61179055）,广东省科技计划基金项目（2012B040303007）,肇庆市科技创新基金项目（201624030905）,肇庆学院实验教学改革基金项目（sjjx201626）,肇庆学院特色学科建设基金项目（2017010312）
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为提高大规模社交网络社区发现算法的准确率与计算效率,提出一种基于社区隶属度与遗传算法的大规模社交网络社区发现算法。设计基于社区隶属度的社区数量估计算法,计算社区的密度指标,根据社区密度为初始化社区设置最大社区规模约束;选择社交网络中原网络图的非孤立点作为初始化种群,满足最大社区规模的约束;通过基于节点外部关联性的交叉算子与基于复制的变异算子提高遗传算法的多样性。基于不同规模的社交网络进行仿真实验,实验结果表明,该算法的社区检测准确率优于其它基于遗传算法的社区发现算法,具有较高的计算效率,对于大规模数据集具
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