Gemenskapsstrukturen är en av de viktigaste egenskaperna i nätverken, och samhällsupptäckten har fått en enorm uppmärksamhet under de senaste åren. Modularitet är den överlägset mest använda och mest kända kvalitetsfunktionen för att mäta kvaliteten på en partition av ett nätverk, och många community detektionsalgoritmer utvecklas för att optimera den. Det finns dock en lösning gräns problem i modularitet optimeringsmetoder. I denna studie, en memetisk algoritm, som heter Meme-Net, föreslås att optimera en annan kvalitetsfunktion, moduläritet densitet, som innehåller en tonfiskbar parameter som gör att man kan utforska nätverket vid olika resolutioner. Vår föreslagna algoritm är en synergi av en genetisk algoritm med en hill-climbing strategi som den lokala sökproceduren. Experiment på datorgenererade och verkliga nätverk visar den föreslagna metodens effektivitet och multiupplösningsförmåga.
Gong m.fl. REF presenterade en memetisk community detektionsalgoritm vid namn Meme-Net för att upptäcka samhällen i nätverk.
Memetic algorithm for community detection in networks.
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}