基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類算法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類是指通過聚類技術(shù)找到網(wǎng)絡(luò)中團體內(nèi)節(jié)點關(guān)聯(lián)密切，團體間節(jié)點關(guān)聯(lián)松散的結(jié)構(gòu)，該問題的研究已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的一個熱點，它與計算機科學(xué)中的圖分割和圖聚類有著密切的關(guān)系。通過聚類技術(shù)可以從網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中挖掘出隱藏的有價值的信息，目前網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類算法已廣泛應(yīng)用于科技、經(jīng)濟、商業(yè)、生物等各個領(lǐng)域。 本文在分析現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類算法研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，提出了一種基于蟻群優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類算法ANTCC（Ant Based Comm

2、unity Clustering）。ANTCC算法用節(jié)點間擁有的公共鄰居數(shù)目來描述節(jié)點之間的距離以及在此之上定義了聚類內(nèi)核心頂點，利用蟻群優(yōu)化算法來搜索網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的聚類，并且找出每個聚類中的核心頂點。蟻群優(yōu)化算法中的每只螞蟻根據(jù)概率轉(zhuǎn)移函數(shù)產(chǎn)生一個解及用網(wǎng)絡(luò)模塊性Q來衡量找到的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類質(zhì)量；信息素局部和全局更新策略將螞蟻的聚類結(jié)果評價反饋給信息素矩陣，使得并行工作的螞蟻間能夠更好的進行信息交流；蟻群優(yōu)化算法的搜索策略是從較好的幾個解