基于粒子群算法的Web社区发现

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (3): 18-21.

基于粒子群算法的Web社区发现

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
基金项目：国家自然科学基金（No.60573124）;教育部优秀青年教师资助计划;辽宁省自然科学基金资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： Web社区发现技术是提高网络搜索引擎检索质量的重要途径之一。如何给出利用较少先验信息，并能对网络进行高效划分的算法是网络社区发现的关键。传统算法如Wu-Huberman算法虽能对社区进行快速划分，但需先确定分属不同社区的两个节点，Radichi快速分裂算法依赖于网络中存在的三角形的数目，Duch J提出的极值优化算法对初始解非常敏感。本文提出一种基于粒子群优化算法的网络社区发现方法，并用不同规模的网络图Zachary、Krebs和dolphins网络结构对方法进行测试，实验结果表明，该方法在无先验信息的条

关键词: Web社区社区发现粒子群算法搜索引擎

Abstract: Web community detection is one of important ways to enhance retrieval quality of Web search engine. How to design one highly effective algorithm to partition network community with few domain knowledge is first the key to network community detection. Trad

Key words: Web community, Community detection, Particle swarm optimization, Search engine

. 基于粒子群算法的Web社区发现[J]. 计算机科学, 2008, 35(3): 18-21. https://doi.org/

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