基于局部探测的快速复杂网络聚类算法

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目前复杂网络的规模越来越庞大,且呈现天然的分布式特性,因此从局部观点出发提出快速网络聚类算法就成为迫切需要.为解决这一问题,本文基于对网络模块性函数Q的分析,推导出一个针对于单个结点的局部目标函数f,并证明Q函数随网络中任一结点的f函数呈单调递增趋势,进而提出一个基于局部优化的近线性网络聚类算法FNCA.在该算法中,每个结点仅利用网络的局部簇结构信息来优化自身的目标函数f,所有结点通过相互协同来实现对整个网络的聚类.通过计算机生成网络和真实网络对算法FNCA进行测试,实验表明,该算法的运行效率和聚类质量都
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