文献类型：期刊文章

作　　者：段晓东[1,2] 王存睿[2] 刘向东[2] 林延平[3]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]大连民族学院非线性信息技术研究所,辽宁大连116600 [3]加拿大Alberta大学数学科学系,埃德蒙顿T6G 2G1

出　　处：《计算机科学》

基　　金：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

年　　份：2008

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

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,DuchJ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件下,以较低的时间复杂度,快速、高效地完成对网络社区的划分。

关 键 词：WEB社区 社区发现  粒子群算法 搜索引擎

分 类 号：TP393] TS210.3[计算机类]