A multiobjective discrete bat algorithm for community detection in dynamic networks

Some evolutionary based clustering approaches for community detection in dynamic networks need an input parameter to control the preference degree of snapshot and temporal cost. To break the limitation of parameter selection and improve the quality of detecting communities in dynamic network further...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Jg. 48; H. 9; S. 3081 - 3093
Hauptverfasser:	Zhou, Xu, Zhao, Xiaohui, Liu, Yanheng
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.09.2018 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algorithms Artificial Intelligence Clustering Communities Computer Science Evolutionary algorithms Machines Manufacturing Mechanical Engineering Multiple objective analysis Networks Processes Turbulence Community detection Multiobjective bat algorithm Swarm intelligence
ISSN:	0924-669X, 1573-7497
Online-Zugang:	Volltext
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