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摘要
为了提高社区检测算法的准确率,提出了一种基于多属性优化的社区检测算法。首先,估计节点的多维度重要性,采用网络拓扑的势场评估结构的重要性,采用收敛度评估属性的重要性;然后,根据节点的重要性信息创建初始化社区,并且从社区的结构与属性两个角度评估初始化社区的性能;最后,采用和声搜索算法计算同质性与模块化两个目标函数的帕累托最优解,对社区的结构与属性两个目标函数同时进行优化处理,获得最优的社区结构。基于多个公开数据集进行了仿真实验,将所提算法与不同类型的社区检测算法进行了比较,结果显示所提算法获得了较高的社区检测准确率。
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