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基于Memetic算法和关联学习的社会网络聚类分析
引用本文:孙奕菲,姚若侠,焦李成. 基于Memetic算法和关联学习的社会网络聚类分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2017, 14(2). DOI: 10.13306/j.1672-3813.2017.02.013
作者姓名:孙奕菲  姚若侠  焦李成
作者单位:1. 陕西师范大学 物理学与信息技术学院,西安,710119;2. 陕西师范大学 计算机科学学院,西安,710119;3. 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,西安,710071
基金项目:国家重点基础研究发展计划,国家自然科学基金,中央高校基本科研业务费,陕西师范大学教学模式创新与实践专项基金
摘    要:针对社会网络系统中的社会属性知识没有被充分挖掘,网络结构优化算法学习能力弱的问题,提出了一种Memetic关联学习算法(MRLA)。研究了新算法的基本原理和各个算子,实现了社会属性信息的有效利用。新算法充分结合基于Memetic计算的准确性和基于社会关联学习的快速性,以3个真实社会网络数据集作为测试集,实验结果表明MRLA算法能够有效实现社会网络的聚类分析。

关 键 词:社会网络  聚类  Memetic算法  强弱关联学习

A Social Network Clustering Analysis Algorithm Based on Memetic Algorithm and Relationship Learning
SUN Yifei,YAO Ruoxia,JIAO Licheng. A Social Network Clustering Analysis Algorithm Based on Memetic Algorithm and Relationship Learning[J]. , 2017, 14(2). DOI: 10.13306/j.1672-3813.2017.02.013
Authors:SUN Yifei  YAO Ruoxia  JIAO Licheng
Abstract:In social networks, the property of society has not been fully exploited.Meanwhile, learning ability for network structure optimization is weak.So a new Memetic Relationship Learning Algorithm (MRLA) has been proposed.This paper studied the fundamentals and basic procedure of MRLA, and effectively utilized the social attribute information.The new algorithm integrated the accuracy of Memetic computation and the quickness of social relational learning.The experimental results of three real-world web data sets show the validity and feasibility of the proposed algorithms.
Keywords:social network  cluster  memetic algorithm  relationship learning
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