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多目標優(yōu)化算法在復雜網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)中具有很強的競爭力，然而，在處理社區(qū)結(jié)構(gòu)較為模糊、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)規(guī)模大的問題時難以得到滿意的效果。為克服現(xiàn)有多目標方法的不足，提岀一種基于譜聚類的多目標復雜網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。該算法先用譜聚類對編碼后的復雜網(wǎng)絡進行初始種群劃分，利用子圖聚類特性生成高質(zhì)量的初始種群。采用一種網(wǎng)格約簡的數(shù)據(jù)歸減方法在進化過程中對種群進行約減，有效降低算法復雜度，以滿足大規(guī)模網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)需求。在仿真網(wǎng)絡和9個真實網(wǎng)絡上的實驗結(jié)果表明，該算法在社區(qū)發(fā)現(xiàn)精度性能和計算復雜度方面，都要優(yōu)于 MRMOEA， RMOEA， MCMOEA3種代表性的基于多目標的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。
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