论文部分内容阅读
为提高签名网络社区发现效果，解决其评估指标存在的数据耦合和依赖性，造成网络社区单指标优化存在较大局限性的问题，提出了基于位置修复和粒子置换的FSUD-PSO（fastsortinganduniformdensityofmulti-objectiveparticleswarmoptimization）签名网络社区发现算法。首先，对签名网络模型进行研究，并在考虑数据耦合和依赖性前提下给出签名网络社区评价指标，以及多目标Pareto最优目标模型；其次，构建签名网络模型的多目标优化粒子编码与更新规则，并根据签名网