基于模體的模塊度優(yōu)化高階社區(qū)檢測(cè)算法

摘要： 為提升現(xiàn)有高階社區(qū)檢測(cè)算法的性能，提出一種基于模體的模塊度優(yōu)化高階社區(qū)檢測(cè)算法。通過量化網(wǎng)絡(luò)模體數(shù)量為節(jié)點(diǎn)間權(quán)重，將高階基于模體的社區(qū)檢測(cè)轉(zhuǎn)化為低階基于邊的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測(cè)，并構(gòu)造為加權(quán)模塊度優(yōu)化問題求解。為保證加權(quán)模塊度優(yōu)化性能以獲得逼近全局最優(yōu)的高階社區(qū)劃分，一方面優(yōu)化策略采用典型的生物啟發(fā)式算法；另一方面綜合利用網(wǎng)絡(luò)低階和高階拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，通過節(jié)點(diǎn)鄰域社區(qū)修正操作和局部搜... （共10頁）