用于自媒体网络数据的自适应进化蝙蝠算法下的复杂网络社区发现方法

摘要

本发明提供了一种用于自媒体网络数据的自适应进化蝙蝠算法下的复杂网络社区发现方法，包括如下步骤：S1，获取海量数据，构建网络结构模型，将蝙蝠算法以模块度函数作为适应度函数，采用基于字符的编码方式，利用标签传播方法改进初始化种群；S2，将蝙蝠算法个体的速度转化为变异概率值，使用交叉算子和变异算子计算位置更新，从而实现普通蝙蝠算法的自适应进化，将自适应进化蝙蝠算法，对网络进行划分，得到更加准确的网络社区划分结果。与用于社区发现的其他智能算法相比，该算法具有收敛速度快、求解精度高的优势，更适合大规模网络下的社区发现。