自然启发优化算法在社交网络社区发现问题上的直接对比分析
社会与信息网络
2022-12-22 v1 计算机视觉与模式识别
数值分析
神经与进化计算
数值分析
摘要
自然启发优化算法 (NIOAs) 如今是社交网络社区发现的流行选择。社交网络中的社区发现问题被视为优化问题，其目标为最大化社区内连接或最小化社区间连接。应用 NIOAs 时，会探讨这两个目标之一或两者。由于 NIOAs 大多在策略中利用随机性，有必要分析它们在特定应用上的性能。本文中，NIOAs 在社区发现问题上得到分析。采用直接对比方法对 NIOAs 进行两两比较。性能通过基于 prasatul 矩阵设计的五个分数以及平均可隔离性来衡量。考虑了三个广泛使用的真实世界社交网络和四种 NIOAs，以分析 NIOAs 生成的社区质量。
引用
@article{arxiv.2212.10797,
title = {Direct Comparative Analysis of Nature-inspired Optimization Algorithms on Community Detection Problem in Social Networks},
author = {Soumita Das and Bijita Singha and Alberto Tonda and Anupam Biswas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10797},
year = {2022}
}