-کشف انجمن در شبکه های اجتماعی ایستا با استفاده از الگوریتم بهینه ساز گرگ خاکستری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجویی دکتری دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم و مهندسی کامپیوتر

2 دانشیار دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم و مهندسی کامپیوتر

3 استادیار دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم و مهندسی کامپیوتر

چکیده

کشف انجمن در شبکه های پیچیده یکی از مهمترین مسائل در زمینه های علمی  و تحلیل شبکه های اجتماعی به شمار می رود. و به محققان در درک عملکرد و نمایش ساختار شبکه ها کمک می کند. خوشه بندی یا تشخیص اجتماعات، ساختار انجمن ها در شبکه های اجتماعی و ارتباطات پنهان بین مولفه های آن را آشکار خواهد نمود. یک اجتماع  مجموعه از گره ها است که چگالی ارتباطات آنها با هم بیشتر از سایر موجودیت‌های شبکه است.در این مقاله یک الگوریتم نوین کشف انجمن در شبکه های ایستا به نام الگوریتم بهینه ساز گرگ خاکستری استفاده  شده است که با توجه به معیار انتخاب شده قابلیت مقیاس پذیری دارد. همچنین تجربه نشان داده است، یکی از مهمترین خصوصیات الگوریتم های فراابتکاری، عدم به تله افتادن در کمینه محلی است. که در مساله کشف انجمن ها، الگوریتم گرگ خاکستری نسبت به سایر الگوریتم های فراابتکاری مانند الگوریتم ژنتیک و الگوریتم مجموعه ذرات احتمال کمتری در به تله افتادن دارد. و آزمایشها نشان داده است که الگوریتم مطرح شده دقت بهتری را  نسبت به الگوریتم های دیگر ارائه می کند.

کلیدواژه‌ها


مراجع

[1]  Xu, T., et al., Generative models for evolutionary clustering. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data    (TKDD), 2012. 6(2): p. 7.
[2] Barber, M.J., Modularity and community detection in bipartite networks. Physical Review E, 2007. 76(6): p. 066102.
[3] Pantié, M. and M. Crampes, Survey on social community detection, in Social media retrieval. 2013, Springer. p. 65-85.
[4] Newman, Mark EJ, and Michelle Girvan. "Finding and evaluating community structure in networks." Physical review E 69.2 (2004): 026113.
[5] Newman, Mark EJ. "Fast algorithm for detecting community structure in networks." Physical review E 69.6 (2004): 066133.
[6] Clauset, Aaron, Mark EJ Newman, and Cristopher Moore. "Finding community structure in very large networks." Physical review E 70.6 (2004): 066111.
[7] Shang, Ronghua, et al. "Community detection based on modularity and an improved genetic algorithm." Physica A:Statistical Mechanics and its Applications 392.5 (2013):1215-1231.
[8] Tasgin, M., A. Herdagdelen, and H. Bingol, Community detection in complex networks using genetic algorithms. arXiv preprint arXiv:0711.0491, 2007.
[9] Pizzuti, Clara. "A multiobjective genetic algorithm to find communities in complex networks." Evolutionary Computation, IEEE Transactions on 16.3 (2012): 418-430.
[10] Gong, Maoguo, et al. "Community detection in networks by using multiobjective evolutionary algorithm with decomposition." Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 391.15 (2012): 4050-4060.
[11] Zhao, Yuxin, et al. "A cellular learning automata based algorithm for detecting community structure in complex networks." Neurocomputing 151 (2015): 1216-1226.
[12] Newman, M.E., Fast algorithm for detecting community structure in networks. Physical review E, 2004. 69(6): p. 066133.
[13] Lin, Z., et al., CK-LPA: Efficient community detection algorithm based on label propagation with community kernel. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2014. 416: p. 386-399.
[14] Papadopoulos, S., et al., Community detection in social media. Data Mining and Knowledge Discovery, 2012. 24(3): p. 515-554.
[15] Mirjalili, S., S.M. Mirjalili, and A. Lewis, Grey wolf optimizer. Advances in Engineering Software, 2014. 69: p. 46-61.
[16] Newman, M.E. and M. Girvan, Finding and evaluating community structure in networks. Physical review E, 2004. 69(2): p. 026113.
[17] Good, B.H., Y.-A. de Montjoye, and A. Clauset, Performance of modularity maximization in practical contexts. Physical Review E, 2010. 81(4): p. 046106.
[18] http://konect.uni-koblenz.de/networks/
CAPTCHA Image