Abstract-Various typer av sociala relationer, såsom vänner och fiender, kan representeras som signerade sociala nätverk (SNs) som innehåller både positiva och negativa länkar. Även om många community detection (CD) algoritmer har föreslagits, de flesta av dem var främst utformade för nätverk som endast innehåller positiva länkar. Därför är det viktigt att designa CD-algoritmer som kan hantera storskaliga SN. Till detta ändamål utvidgar vi först den ursprungliga likheten med den undertecknade likheten, baserad på den sociala balansteorin. Sedan, baserat på den undertecknade likheten och den naturliga motsägelsen mellan positiva och negativa kopplingar, är två objektiva funktioner utformade för att modellera problemet med att upptäcka samhällen i SN som ett multiobjektivt problem. Därefter föreslår vi en multiobjektiv evolutional algoritm, kallad MEA s - SN. I MEA s -SN, för att övervinna bristerna i direkta och indirekta representationer för samhällen, är en direkt och indirekt kombinerad representation utformad. MEA s -SN kan tillskriva denna representation växla mellan olika representationer under den evolutionära processen. Till följd av detta kan MEA s - SN dra nytta av båda representationerna. På grund av denna representation kan MEA s -SN också upptäcka överlappande samhällen direkt. I experimenten används både referensproblem och storskaliga syntetiska nätverk som genereras av olika parameterinställningar för att validera MEA s -SN:s prestanda. De experimentella resultaten visar effektiviteten och effektiviteten av MEA s - SN på nätverk med 1000, 5000 och 10 000 noder och även i olika bullriga situationer. En grundlig jämförelse görs också mellan MEA s -SN och tre befintliga algoritmer, och resultaten visar att MEA s -SN överträffar andra algoritmer.
Liu m.fl. I REF föreslogs en multiobjektiv evolutional algoritm baserad på likheten.
A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Similarity for Community Detection From Signed Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}