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社區(qū)發(fā)現(xiàn)是個性化推薦、群體特征歸集、社會網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)與核心，而現(xiàn)有社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在處理日益復(fù)雜的社會網(wǎng)絡(luò)時，存在準確性不高、收斂速度慢、模塊度分率受限等問題。為此，將差分進化和模塊密度思想引入社區(qū)發(fā)現(xiàn)中，提出了一種結(jié)合改進差分進化和模塊密度的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該算法首先調(diào)整差分進化的變異策略和參數(shù)，再將模塊密度作為適應(yīng)度函數(shù)以克服模塊度分辨率限制;然后根據(jù)社區(qū)結(jié)構(gòu)進行修正操作，以提高種群中的個體質(zhì)量，加快全局收斂速度。在計算機生成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集及5個具有代表性的真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上，與多個應(yīng)用較為廣泛的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行對比實驗。實驗結(jié)果表明所提算法具有更高的準確性和更優(yōu)的收斂性能。
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