用遗传算法优化模块密度探测社团结构
社团结构是复杂网络的一个重要研究方向。以模块度为指标的社团探测算法不能发现小于一定规模的社团结构。针对此问题，提出了基于遗传算法和模块密度的社团结构探测算法。为验证算法的性能和计算的准确性，将该算法与基于模块度社团结构探测算法进行比较，实验结果表明：该算法探测的社团结构较模块度探测算法，能检测到更小规模的社团结构，在性能上有了显著提高，能更准确地测度社团结构。
社团结构 复杂网络 模块密度 遗传算法
刘晋霞 曾建潮 薛耀文
兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050 太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所，山西太原 030024 太原科技大学经济与管理学院，山西太原 030024 太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所，山西太原 030024 山西师范大学经济与管理学院，山西临汾 041004
国内会议
第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
南京
中文
1-7
2010-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）