一種新的面向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的重疊社區(qū)檢測算法
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標(biāo)簽：檢測算法(25177)大數(shù)據(jù)(136818)
提出一種新的面向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的重疊社區(qū)檢測算法DOC（detecting overlapping commumties over complex network big data），時間復(fù)雜度為O（nlog2（n》，算法基于模塊度聚類和圖計算思想，應(yīng)用新的節(jié)點和邊的更新方法，利用平衡二叉樹對模塊度增量建立索引，基于模塊度最優(yōu)的思想設(shè)計一種新的重疊社區(qū)檢測算法．相對于傳統(tǒng)的重疊節(jié)點檢測算法，對每個節(jié)點分析的頻率大為降低，可以在較低的算法運行時間下獲得較高的識別準(zhǔn)確率．復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)集上的算法測試結(jié)果表明：DOC算法能夠有效地檢測出網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)，社區(qū)識別準(zhǔn)確率較高，在大規(guī)模LFR基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上其重疊社區(qū)檢測標(biāo)準(zhǔn)化互信息指標(biāo)NMI最高能達到0.97，重疊節(jié)點檢測指標(biāo)F-score的平均值在0.91以上，且復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)下的運行時間明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，
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