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一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法

摘要

本发明公开了一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法,包括:将图的原始顶点集合划分为不同的分区;将分区子图的原始顶点集和边集作为图摘要的初始顶点集合和边集合,对各分区顶点,根据顶点选择策略确定初始点,计算该点聚类系数,并合并该顶点与所有一跳邻居顶点生成新摘要顶点;更新图摘要的顶点集,同时根据聚类系数生成修正边集合,并更新图摘要的边集合;继续选择下一个待合并顶点,重复执行上述合并过程,直至各分区摘要图中顶点总数小于阈值时停止,最终合并输出总的摘要图和修正边集合。本发明能够根据复杂网络中顶点的聚类系数进行并行摘要,避免了传统图摘要算法计算效率慢、压缩率低等缺陷,在图压缩、复杂网络顶点重要性排序等领域有较好的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN114911981A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202210554348.X

  • 申请日2022-05-19

  • 分类号G06F16/901;G06F16/904;G06F16/906;

  • 代理机构南京苏科专利代理有限责任公司;

  • 代理人周湛湛

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区亚东新城区文苑路9号

  • 入库时间 2023-06-19 16:30:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/901 专利申请号:202210554348X 申请日:20220519

    实质审查的生效

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