保持社区结构的复杂网络采样方法

摘要

本发明提出了一种保持社区结构的复杂网络采样方法，适用于由于现有硬件条件的限制下对大规模数据分析的数据采样。本方法提供了社区度数和社区中心两个概念，首先获取网络中所有节点的社区度数，然后选出社区中心，依照社区度数从小到大的顺序选取社区中心，基于森林火灾采样方式进行采样，采样大小按照社区中心的社区度数占剩下社区中心的社区度数的比例来分配，将所有的社区中心都进行采样后，输出所有的采样节点。本发明方法经实验证明，采样结果和原网络的数据比较接近，较好地保持了社区结构，很大程度减小数据规模，从而为在现有硬件的限制条件下对大数据处理提供方便。