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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Community Detection Algorithm Based on Local Double Rings and Fireworks Algorithm

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Abstract

In recent years, more and more algorithms have been proposed to detect communities. An improved community detection algorithm based on the concept of local double rings and the framework of fireworks algorithm (LDRFA) has been proposed in this paper. Inspired by the framework of FWA, an improved distinctive fireworks initialization strategy was given. We use this strategy to obtain a more accurate initial solution. Secondly, on the basis of fireworks algorithm, the amplitude of explosion was used to calculate the probability of changing node label. Thirdly, the mutation operator was proposed. Nodes chose labels based on the idea of LPA. Finally, tests on real-world and synthetic networks were given. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than existing methods in finding community structure.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat John, H., et al.: Natural communities in large linked networks. In: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 541–546. ACM (2003) John, H., et al.: Natural communities in large linked networks. In: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 541–546. ACM (2003)
3.
Zurück zum Zitat Raghavan, U.N., Albert, R., Kumara, S.: Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Phys. Rev. E Stat. Nonlin Soft Matter Phys. 76(2), 036106 (2007)CrossRef Raghavan, U.N., Albert, R., Kumara, S.: Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Phys. Rev. E Stat. Nonlin Soft Matter Phys. 76(2), 036106 (2007)CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Pizzuti, C.: GA-Net: A Genetic Algorithm for Community Detection in Social Networks. In: Rudolph, G., Jansen, T., Beume, N., Lucas, S., Poloni, C. (eds.) PPSN 2008. LNCS, vol. 5199, pp. 1081–1090. Springer, Heidelberg (2008). doi:10.1007/978-3-540-87700-4_107 CrossRef Pizzuti, C.: GA-Net: A Genetic Algorithm for Community Detection in Social Networks. In: Rudolph, G., Jansen, T., Beume, N., Lucas, S., Poloni, C. (eds.) PPSN 2008. LNCS, vol. 5199, pp. 1081–1090. Springer, Heidelberg (2008). doi:10.​1007/​978-3-540-87700-4_​107 CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Clauset, A., Newman, M.E., Moore, C.: Finding community structure in very large networks. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 70, 2 (2004).066111 Clauset, A., Newman, M.E., Moore, C.: Finding community structure in very large networks. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 70, 2 (2004).066111
6.
Zurück zum Zitat Rosvall, M., Bergstrom, C.T.: Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proc. Nat. Acad. Sci. U.S.A 105(4), 1118–1123 (2007)CrossRef Rosvall, M., Bergstrom, C.T.: Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proc. Nat. Acad. Sci. U.S.A 105(4), 1118–1123 (2007)CrossRef
8.
Zurück zum Zitat Brin, S., Page, L.: Reprint of: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Comput. Netw. 56(18), 3825–3833 (2012)CrossRef Brin, S., Page, L.: Reprint of: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Comput. Netw. 56(18), 3825–3833 (2012)CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Newman, M.E.J.: Fast algorithm for detecting community structure in networks. Phys. Rev. E: Stat., Nonlin, Soft Matter Phys. 69(6), 066133 (2004)CrossRef Newman, M.E.J.: Fast algorithm for detecting community structure in networks. Phys. Rev. E: Stat., Nonlin, Soft Matter Phys. 69(6), 066133 (2004)CrossRef
10.
Zurück zum Zitat Lancichinetti, A., Fortunato, S., Radicchi, F.: Benchmark graphs for testing community detection algorithms. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 78(2), 046110 (2008) Lancichinetti, A., Fortunato, S., Radicchi, F.: Benchmark graphs for testing community detection algorithms. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 78(2), 046110 (2008)
Metadaten
Titel
A Community Detection Algorithm Based on Local Double Rings and Fireworks Algorithm
verfasst von
TianRen Ma
Zhengyou Xia
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68935-7_15

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