《表1 七个真实数据集的基本信息》

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《局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法》

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模拟数据集主要由LFR[15]基准图组成。选择不同的参数生成不同的LFR基准图，不同的参数生成不同类型的复杂网络。N表示网络节点数目，k珋为网络中节点的平均度数，kmax是指网络中最大度数，u表示可调的模糊参数（混合参数），On与Om分别是指重叠节点数目和重叠节点社区从属数目，τ1表示节点度的幂率分布系数，τ2为社区规模的幂率分布系统，cmin与cmax分别是指网络中社区的最小规模和最大规模。当LFR基准网络参数设定为N=5000，τ1=2，τ2=1，k珋=10，kmax=50，设置混合参数为μ=0.3，它是指在同一个社区内一个节点与其他节点的链接率；网络中社区规模设置为（20，100）；重叠节点个数On设置为占网络所有节点的10%；重复节点所属社区的个数Om设置为2、3、4、5、6，Om值越大，划分重叠社区结构的难度越大。真实数据集的基本信息[15]如表1所示。