随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出...随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出节点对之间的模块度增量,然后迭代查找出所有模块度增量最大的节点对,对所有节点对进行合并操作,并更新节点对之间的模块度增量,进而实现大规模复杂网络社区识别.大量真实复杂网络与仿真网络数据集上的实验结果表明:DBCS算法能有效地解决传统社区发现算法无法处理的大规模复杂网络社区划分问题,百万级以上节点处理时间约为4min,是Hadoop平台下并行发现算法运行时间的1/20,社区识别准确率比传统社区发现算法提高了7.4%.展开更多
针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模...针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模型,分析TCM网络的特性并挖掘TCM网络中配伍关系紧密、相似度较大的药物群。以4 000余首经典方剂作为实验对象,验证了所提方法具有较好的有效性,与经典LFM(local fitness measure)算法对比,平均模块度值提高了0.05,为中药方剂的配伍规律进行探索及新药研发提供了新思路。展开更多
针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Differential Evolution,OBD...针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Differential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。展开更多
文摘随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出节点对之间的模块度增量,然后迭代查找出所有模块度增量最大的节点对,对所有节点对进行合并操作,并更新节点对之间的模块度增量,进而实现大规模复杂网络社区识别.大量真实复杂网络与仿真网络数据集上的实验结果表明:DBCS算法能有效地解决传统社区发现算法无法处理的大规模复杂网络社区划分问题,百万级以上节点处理时间约为4min,是Hadoop平台下并行发现算法运行时间的1/20,社区识别准确率比传统社区发现算法提高了7.4%.
文摘针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Differential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。
