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基于孤立節點分離策略的改進魯汶算法

大小:0.88 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:2

  魯汶算法(LM)是基于模塊度優化的復雜網絡社區發現算法,有關模塊度的現有研究中沒有計算節點離開原屬社區后模塊度增益的方法。針對這一不足,基于模塊度的定義和節點合并后模塊度增益的計算方法,推導出了節點離開原屬社區后模塊度增益的計算方法,完善了該領域的理論研究。針對魯汶算法對存儲空間需求高的缺點,提出了基于孤立節點分離策略的改進魯汶算法,該算法在每次迭代中將輸入網絡的孤立節點提前分離出去,只令其中的連通節點實際參與迭代過程,并在存儲社區發現結果時將孤立節點和非孤立節點分開存儲。基于真實網絡的相關實驗結果表明,采用孤立節點分離策略的改進方法,使算法對存儲空間的需求減少了40qo以上,并進一步縮短了算法的運行時間。因此,改進后的算法在處理真實網絡時更具優勢。
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