基于改进小生境粒子群的社区发现算法  

作　　者：张金霜 黄旭彬 

机构地区：[1]广东茂名幼儿师范专科学校教育技术与网络中心

出　　处：《数字技术与应用》2022年第2期102-104,共3页Digital Technology & Application

基　　金：2020年茂名市科技专项资金计划项目:基于计算智能和图挖掘方法的教育虚拟社区关键技术研究与应用示范(2020KJZX028)。

摘　　要：社区发现对增加教育虚拟社区用户粘性,提高学习者学习成效具有积极作用。为解决传统社区发现算法在复杂网络结构不清晰时划分效果不佳的问题,提出一种基于小生境的二进制粒子群优化算法NIBPSO。算法将每个粒子编码作为社区发现的一种解,以模块度作为优化函数。在粒子迭代过程中,选取粒子的邻域最优替代全局最优,同时根据粒子各维度的速度,采用轮盘赌算法确定粒子中各节点的社区归属。通过控制粒子信息传播速度和范围,能有效解决粒子陷入局部最优,提高了社区发现效果。实验表明,该算法获得较好的社区发现结果。

关 键 词：二进制粒子群优化算法 小生境粒子群 轮盘赌算法 学习成效 信息传播速度 模块度 社区发现算法 全局最优 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]