عنوان فارسی مقاله : GA CC-: الگوریتم ژنتیک براساس ضریب خوشه‌بندی برای تشخیص جوامع در شبکه‌های اجتماعی
.
English Article Title: CC-GA: A clustering coefficient based genetic algorithm for detecting communities in social networks
Year: 2018
Publisher: ELSEVIER
Journal: Applied Soft Computing
DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.014

Keywords:
#Community_detection
#Graph_clustering
#Genetic_algorithm
#Artificial_intelligence
#Social_network_analysis
#علوم_پایه_و_فنی_مهندسی (#Physical_Sciences_and_Engineering)
#مقاله_کامپیوتر (#Computer_Science)
#تشخیص_جامعه
#خوشه_بندی_نمودار
#الگوریتم_ژنتیک
#هوش_مصنوعی
#تجزیه_و_تحلیل_شبکه_های_اجتماعی

چکیده مقاله: ساختار اجتماع، بخش لاینفک شبکه اجتماعی می‌باشد. تشخیص این اجتماعات، نقش مهمی در دامنه وسیعی از برنامه‌های کاربردی که شامل تحلیل خوشه، سیستم‌های توصیه و شناخت رفتار سیستم‌های پیچیده می‌باشد اما به آنها محدود نمی‌شود. محققان، الگوریتم‌های بسیاری را برای کشف ساختارهای اجتماعی شبکه‌ها بیان نموده‌اند. کشف جوامع، کاری چالش برانگیز است و هیچ الگوریتم منفردی وجود ندارد که بهترین نتایج را برای کلیه شبکه‌ها ارائه دهد. بنابراین علاوه بر راه‌حل‌های ظریف، کشف جوامع، حوزه تحقیق فعالی می‌باشد. در این مقاله، الگوریتم جدیدی به نام الگوریتم ژنتیک براساس ضریب خوشه‌بندی (CC – GA) برای تشخیص آنها در شبکه‌های اجتماعی و پیچیده مطرح می‌شود. محققان از چند الگوریتم ژنتیک برای تشخیص اجتماعات استفاده نموده‌اند اما الگوریتم پیشنهاد برحسب گسترش جمعیت اولیه و روش جهش، جدید می‌باشد و این موارد سبب بهبود کارایی و صحت آن می‌شود.
آزمایشات مربوط به مجموعه داده‌های جهان واقعی و مقایسه الگوریتم‌های پیشرفته مبنی بر ژنتیک و غیر ژنتیک، نتایج بهبود یافته‌ای را نشان می‌دهد.
کلمات کلیدی : تشخیص جامعه، خوشه بندی نمودار، الگوریتم ژنتیک، هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی

لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی و خرید ترجمه فارسی مقاله :
Free download link: https://bit.ly/3fx2TEu