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基于广度优先搜索的局部社区发现算法
被引量:
4
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作者
王豫中
范磊
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期37-41,共5页
局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法。对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社...
局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法。对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社区发现,对所发现的社区进行剪枝策略,从而得到起始节点所在的局部社团。实验结果证明,该算法在不降低精度的前提下,时间复杂度为O(kd3)。
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关键词
最大结合性
共同好友数
节点相似度
广度优先搜索
局部社区发现
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题名
基于广度优先搜索的局部社区发现算法
被引量:
4
1
作者
王豫中
范磊
李建华
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期37-41,共5页
基金
国家"973"计划基金资助项目(2013CB329603)
上海市科委基础研究领域基金资助项目(13JC1403500)
文摘
局部社区发现是网络拓扑研究中的热点,从起始节点的最大结合性节点出发,提出一个基于给定节点的局部社区发现算法。对整个社区进行广度优先搜索(BFS),从起始节点开始找到最大结合性节点,基于节点相似度(共同好友数目)并且利用BFS进行社区发现,对所发现的社区进行剪枝策略,从而得到起始节点所在的局部社团。实验结果证明,该算法在不降低精度的前提下,时间复杂度为O(kd3)。
关键词
最大结合性
共同好友数
节点相似度
广度优先搜索
局部社区发现
Keywords
max associativity
common number of friends
node similarity
Breadth-first Search(BFS)
local community detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广度优先搜索的局部社区发现算法
王豫中
范磊
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
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