【摘 要】
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传统遗传算法应用于社区挖掘时初始种群划分精确度不高,且容易降低算法整体搜索性能。为此,提出一种改进的遗传算法,并将其引入到社区挖掘研究中。结合结构相似度与轮盘赌选
【机 构】
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山东农业大学信息科学与工程学院,中国农业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划(91746104),山东农业大学重点培育学科(计算机科学与技术)建设项目.
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传统遗传算法应用于社区挖掘时初始种群划分精确度不高,且容易降低算法整体搜索性能。为此,提出一种改进的遗传算法,并将其引入到社区挖掘研究中。结合结构相似度与轮盘赌选择法,使染色体的每个基因趋向于选择结构相似度较大的邻居节点,提高初始种群的社区划分质量并加速算法收敛速度。实验结果表明,在人工基准网络中,该算法的初始种群划分精确度和模块度比传统遗传算法平均提高18%和12%,整体划分精确度比FEC和FN算法平均提高24.02%和22.01%,在真实世界网络中,社区划分精确度均优于FN、FEC和LPA算法,从而验
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