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动态网络社区检测能揭示社区结构随时间演变的规律,是目前网络社区研究领域的热点之一.基于演化聚类的方法被广泛采用,但存在2个主要问题:1)缺乏结果校正机制,容易产生“结果漂移”和“误差累积”问题;2)问题的NP-难本质,导致基于模块度的精确社区结构检测在效率上存在很大问题.针对以上问题,通过对传统演化聚类框架和离散粒子群算法的改进及有效结合,提出一种高效且有效的多目标动态社区检测方法(multi-objective discrete particle swarm optimization for dynam