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.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社