基于社会网络的社团内部个体成员信息的获取和积累算法研究

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摘要优化算法有多种多样,且都有一定得应用背景。本文提出基于社会网络的智能优化算法。社会网络映射出了全局感知、交叉和变异、种群划分等相融合的优化思想。该算法的提出解决了以往优化算法只满足单一背景与实际情况复杂多样的矛盾。更好的解决了关于优化的相关问题。

作者耿姝刘荣军刘鑫

机构地区哈尔滨石油学院信息工程与计算机技术系哈尔滨理工大学

出处《中国新通信》 2014年第2期14-15,共2页 China New Telecommunications

基金主持黑龙江省科研项目<基于C-SVM和KPCA的文本分类算法研究>项目编号:12533036 主持黑龙江省教改项目<普通高校"C语言程序设计"立体化教材的开发研究>项目编号:JG2012010380

关键词社会网络优化算法

参考文献4

1Haggerty, John. Temporal social network analysis for historians: A case study.[C] IMAGAPP and IVAPP 2011 - Proceedings of the Interna- tional Conference on Imaging Theory and Applications and International Conference on Information Visualization Theory and Applications, p 207-217,2011.
2Kim, Hyun-Jun. Discovering knowledge flow in social network.[J] Lecture Notes in Electrical Engineering,v 120 LNEE,p 469-477,2012.
3Br 6 dka, Piotr. Shortest path discovery in the multi-layered social network.[C] Proceedings - 2011 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, ASONAM 2011,p 497-501,2011,Proceedings - 2011 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, ASONAM 2011.
4Litaker Jr., Harry L. Understanding dual rover communications using social network analysis. [J] Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society, p 1351-1355, 2011, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 55th Annual Meeting, HFES 2011.

中国新通信

2014年第2期

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