公开(公告)号：CN113297494A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110670415.X

申请日：2021-06-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨武 ,  王巍 ,  吕继光 ,  车士伟

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/00 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明属于社交网络的社区检测技术领域，具体涉及一种基于改进的人工蜂群算法的二分网络社区检测方法。本发明在人工蜂群算法的初始化阶段，提供了一个新的初始化方法，该方法能够提高初始种群的多样性和最终结果的准确性，减少算法的运行时间。在工蜂阶段，本发明提供了一个受当前解的更好邻居解和全局最优解指导的组合搜索公式，通过使用该公式和增加的参数扰动频率，使算法的开发能力、最终解的准确性、收敛速度进一步得到提高；在旁观者蜂阶段，本发明提供了另一个组合搜索公式并使用了基于对立的学习(OBL)方法；在侦查蜂阶段，本发明引入了阈值β，增强了算法的探索能力和种群多样性，提高了最终解的准确性，缩短了算法的运行时间。

公开(公告)号：CN113297495A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110671080.3

申请日：2021-06-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨武 ,  王巍 ,  吕继光 ,  车士伟

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明属于社交网络的社区检测技术领域，具体涉及一种基于改进的人工蜂群算法的符号网络社区检测方法。本发明可使社区中的正链接和社区间的负链接最大化。本发明在人工蜂群算法的初始化阶段提供了一个新的初始化方法，提高了初始种群的多样性。在工蜂阶段，本发明提供了一个受当前解的更好邻居解和全局最优解指导的组合搜索公式，通过使用该公式和增加的参数扰动频率，使算法的开发能力、最终解的准确性、收敛速度进一步得到提高。在旁观者蜂阶段，本发明提供了另一个组合搜索公式并使用了基于对立的学习(OBL)方法；在侦查蜂阶段，本发明引入了阈值β，增强了算法的探索能力和种群多样性，提高了最终解的准确性，缩短了算法的运行时间。