Indexed by：
Abstract：
针对目前进化计算社区发现方法精度不高与社区边界识别较低的问题，提出一种基于随机游走的进化计算社区发现算法.首先，设计一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略，以准确识别社区边界，提高社区发现的精度.其次，设计综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略，使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用，以提高社区划分的质量.通过在真实和人工数据集上实验，验证了所提出的新算法比现有方法有更好的社区划分.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 06
Volume： 50
Page： 742-750
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
