[发明专利]一种基于差分进化算法的模糊重叠社团检测方法在审
| 申请号： | 201910335496.0 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110084713A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 肖婧;胡越;毕学良;许小可 | 申请（专利权）人： | 大连民族大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 盖小静 |
| 地址： | 116600 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于差分进化算法的模糊重叠社团检测方法，具体步骤如下：S1.种群初始化:S2.根据广义重叠模块度函数Qg计算初始种群pop中每个个体的适应度值，作为历史最优解pmax_value，初始种群pop作为最优种群pmax_pop；S3.对初始种群pop进行纠偏操作，计算此时的个体适应度，并更新历史最优解pmax_value和最优种群pmax_pop；S4.当前种群代数t小于种群总代数gen时，对当前种群进行处理；S5.当前种群代数t大于等于种群总代数gen时，输出广义重叠模块度函数，重叠模块度函数，网络模块度的历史记录。本方法可获得真正的模糊重叠社团划分，并根据隶属度分布确定重叠社团结构，所获得的最终隶属度分布能够体现重叠节点的多样化拓扑特性差异。 | ||
| 搜索关键词： | 种群 代数 初始种群 重叠模块 差分进化算法 社团检测 最优种群 隶属度 最优解 模糊 个体适应度 种群初始化 社团 历史记录 拓扑特性 网络模块 重叠节点 适应度 纠偏 输出 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于差分进化算法的模糊重叠社团检测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1.种群初始化:S1.1设置网络参数：节点数量为n，社团数量为k，节点的度分布列表为m，连边矩阵为adj；种群规模为NP，clean‑up的比例因子为cleanup，当前种群代数为t，种群总代数为gen；S1.2利用随机数构建初始种群，并对初始种群进行归一化处理；S2.根据广义重叠模块度函数Qg计算种群中每个个体的适应度值，作为历史最优解pmax_value，种群pop作为最优种群pmax_pop；S3.对种群进行纠偏操作，计算此时的个体适应度，并更新历史最优解pmax_value和最优种群pmax_pop；S4.当前种群代数t小于种群总代数gen时，对当前种群进行处理；S5.当前种群代数t大于等于种群总代数gen时，输出广义重叠模块度函数，重叠模块度函数，网络模块度的历史记录。
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