【摘 要】
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为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法。该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构。由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度。将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果。最后,还分析了如何
【基金项目】
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国家杰出青年基金（60225013）,国家自然科学基金（70431002）
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为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于节点度优先的思想,提出了一种新的寻找复杂网络中的局部社团结构的启发式算法。该算法的基本思想是从待求节点出发,基于节点的度有选择性的进行广度优先搜索,从而得到该节点所在的局部社团结构。由于该算法仅需要利用到节点的局部信息,因此时间复杂度很低,达到了线性的时间复杂度。将该算法应用于社会学中经典的Zachary网络,获得了满意的结果。最后,还分析了如何对该算法加以改进以进一步提高准确度。
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