Resumen

La detección eficiente de comunidades en una red compleja se considera un tema interesante debido a sus vastas aplicaciones en muchas áreas predominantes como la biología, la química, la lingüística, las ciencias sociales y otras. Hay varios algoritmos disponibles para la detección de comunidades en redes. Este estudio propuso el algoritmo de Optimización de Enjambre de Peces Sigmoides (SiFSO) para descubrir comunidades de red eficientes. Nuestro algoritmo propuesto utiliza la función sigmoide para varios movimientos de peces en un enjambre, incluyendo Presa, Seguir, Enjambre y Movimiento Libre, para un mejor movimiento y detección de comunidades. El rendimiento de los algoritmos SiFSO propuestos se probó contra algoritmos de optimización de enjambre de partículas (PSO) de última generación en -modularidad e información mutua normalizada (NMI). Los resultados mostraron que el algoritmo SiFSO propuesto es un 0,0014% mejor en términos de -modularidad y un

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Comunidad; Detección; Red; Algoritmo; SiFSO; Optimización
• Keywords:Community; Detection; Network; Algorithm; SiFSO; Optimization