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一種新的面向復雜網絡大數據的重疊社區檢測算法

大?。?/span>2.12 MB 人氣: 2018-01-03 需要積分:1
  提出一種新的面向復雜網絡大數據的重疊社區檢測算法DOC(detecting overlapping commumties over complex network big data),時間復雜度為O(nlog2(n》,算法基于模塊度聚類和圖計算思想,應用新的節點和邊的更新方法,利用平衡二叉樹對模塊度增量建立索引,基于模塊度最優的思想設計一種新的重疊社區檢測算法.相對于傳統的重疊節點檢測算法,對每個節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確率.復雜網絡大數據集上的算法測試結果表明:DOC算法能夠有效地檢測出網絡重疊社區,社區識別準確率較高,在大規模LFR基準數據集上其重疊社區檢測標準化互信息指標NMI最高能達到0.97,重疊節點檢測指標F-score的平均值在0.91以上,且復雜網絡大數據下的運行時間明顯優于傳統算法,
一種新的面向復雜網絡大數據的重疊社區檢測算法

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