【出 处】：《 管理工程学报 》 CSSCI 2016年第0卷第1期 221-227页,共7页

【作 者】： 张锴琦 [1,2] ; 杜海峰 [1,3] ; 何晓晨 [1,3]

【摘 要】 Ball等提出的基于概率模型的重叠社群探测方法（Principled statistical approach for overlapping communities）通过最大期望求解的方法能够对大规模网络的重叠社群结构进行有效探测.但由于该方法的优化目标函数求解空间相对复杂,其采用的爬山优化算法难以获得一个全局最优的社群划分结果.针对该问题提出了一种基于进化算法的重叠社群探测方法,通过设置不同社群划分种群并采用竞争优选的过程来获得对PSOC目标函数的优化.计算机生成网络和真实网络重叠社群结构的探测实验表明,所提改进算法有效可用,能在获得较优目标函数值的同时,对重叠社群结构进行准确划分.