典型文献
基于随机游走的进化计算社区发现
文献摘要：
针对目前进化计算社区发现方法精度不高与社区边界识别较低的问题,提出一种基于随机游走的进化计算社区发现算法.首先,设计一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略,以准确识别社区边界,提高社区发现的精度.其次,设计综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略,使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用,以提高社区划分的质量.通过在真实和人工数据集上实验,验证了所提出的新算法比现有方法有更好的社区划分.
文献关键词：
复杂网络;进化计算;社区发现;随机游走;向量更新
中图分类号：
作者姓名：
韩存鸽;陈展鸿;吴俊杰;郭昆
作者机构：
武夷学院数学与计算机学院,福建 南平 354300;武夷学院福建省茶产业大数据应用与智能化重点实验室,福建 南平 354300;福州大学计算机与大数据学院,福建 福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]韩存鸽;陈展鸿;吴俊杰;郭昆-.基于随机游走的进化计算社区发现)[J].福州大学学报（自然科学版）,2022(06):742-750
A类：
向量更新
B类：
随机游走,进化计算,社区边界,边界识别,社区发现算法,属性信息,初始化策略,准确识别,拓扑和,节点嵌入,嵌入向量,更新策略,使节,信息能,社区划分,新算法,复杂网络
AB值：
0.330548
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