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基于孤立節(jié)點分離策略的改進魯汶算法

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  魯汶算法(LM)是基于模塊度優(yōu)化的復雜網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,有關模塊度的現(xiàn)有研究中沒有計算節(jié)點離開原屬社區(qū)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(jié)點合并后模塊度增益的計算方法,推導出了節(jié)點離開原屬社區(qū)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(jié)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(jié)點提前分離出去,只令其中的連通節(jié)點實際參與迭代過程,并在存儲社區(qū)發(fā)現(xiàn)結果時將孤立節(jié)點和非孤立節(jié)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(jié)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(yōu)勢。
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