文件名称：论文研究-局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:46:25
局部扩展, 遗传算法, 重叠社区发现, 核心节点, 多目标优化
提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现（LEGAOCD）方法。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想，首先将少数的核心节点构成模体；同时，利用三角形模体来判断社区的稳定性度量问题，从而量化社区结构稳定性；然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区；最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM、COPRA作比较，实验结果表明，LEGAOCD方法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。