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基于K-sup稠密子图的复杂网络概要算法
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2021-06-21
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现实社会存在大量复杂网络，随着大数据时代的来临，复杂网络数据规模不断扩大，难以进行算法分析和视化展示。针对复杂网络小世界、无标度特性，提出基于K-sp稠密子图的复杂网络概要算法，利用三角形在网络中的同质性和传递性发现复杂网络中的稠密子图，结合模块度最大化，将子图中相似的节点归并为超点;运用分层结构存储概要图，并进行可视化显示。该算法能对大规模复杂网络进行有效压缩，保持原网络的性质。在5个真实数据集上进行对比实验，显示出该算法在压缩率、幂率性和平均聚类系数的保持等指标优于已有算法，同时在大规模数据下具有保持网络拓扑结构且支持概要图分层可视化的优点。
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