计算机科学与探索2020，Vol.14Issue(6)：1070-1080,11.DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1906040
结合改进差分进化和模块密度的社区发现算法
Community Detection Algorithms Combining Improved Differential Evolution and Modularity Density
摘要
关键词
社区发现/社会网络/差分进化/模块密度/变异策略分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
冯勇,张冰茹,徐红艳,王嵘冰,张永刚..结合改进差分进化和模块密度的社区发现算法[J].计算机科学与探索,2020,14(6):1070-1080,11.基金项目
The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 71771110 (国家自然科学基金) （国家自然科学基金）
the Social Science Planning Fund of Liaoning Province under Grant No. L18AGL007 (辽宁省社会科学规划基金) （辽宁省社会科学规划基金）
the Project of Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University under Grant No. 93K172018K01 (吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目) （吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目）
the Foundation of China Scholarship Council (国家留学基金资助项目). （国家留学基金资助项目）
