کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6903145 | 1446750 | 2018 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A multi-objective particle swarm optimization algorithm for community detection in complex networks
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم بهینه سازی ذرات چند منظوره برای تشخیص جامعه در شبکه های پیچیده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص جامعه، شبکه های پیچیده بهینه سازی ذرات ذرات، بهینه سازی چند هدفه، جبهه بهینه پارتو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Community structure is an interesting feature of complex networks. The problem of community detection has attracted many research efforts in recent years. Most of the algorithms developed for this purpose take advantage of single-objective optimization methods which may be ineffective for complex networks. In this article, a novel multi-objective community detection method based on a modified version of particle swarm optimization, named MOPSO-Net is proposed. Kernel k-means (KKM) and ratio cut (RC) are employed as objective criteria to be minimized. Our innovation in PSO algorithm is changing the moving strategy of particles. Experiments on synthetic and real-world networks confirm a significant improvement in terms of normalized mutual information (NMI) and modularity in comparison with recent similar approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 39, April 2018, Pages 297-309
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 39, April 2018, Pages 297-309
نویسندگان
Shadi Rahimi, Alireza Abdollahpouri, Parham Moradi,