换一批基于物理场论的探测复杂网络社团结构的分布估计算法
Estimation of Distribution Algorithm for Detecting Community Structure of Complex Networks Based on Field Theory Model
摘要探测社团结构是复杂网络分析中一个基本和重要的问题.为提高探测社团结构的效率,本文提出了基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法.通过设置不同种群规模,本文算法运用经典物理场论理论构建节点间场论模型,并在此基础上建立了社团结构概率模型,按照社团结构概率模型建立了分布估计算法.将该算法与GN(Girvan Newman)算法、遗传算法及启发式算法比较其产生的最优解,并分析它们的均值及方差的差异.结果表明:基于复杂网络场论的社团结构分布估计算法收敛速度较快,划分效果较好.
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关键词
社团结构复杂网络分布估计算法场论community structurecomplex networkestimation of distribution algorithmsfield theory
DOI
10.16337/j.1004-9037.2017.01.015
发布时间
2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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