基于孤立節(jié)點分離策略的改進魯汶算法
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標簽：魯汶算法(1815)
魯汶算法（LM）是基于模塊度優(yōu)化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，有關(guān)模塊度的現(xiàn)有研究中沒有計算節(jié)點離開原屬社區(qū)后模塊度增益的方法。針對這一不足，基于模塊度的定義和節(jié)點合并后模塊度增益的計算方法，推導(dǎo)出了節(jié)點離開原屬社區(qū)后模塊度增益的計算方法，完善了該領(lǐng)域的理論研究。針對魯汶算法對存儲空間需求高的缺點，提出了基于孤立節(jié)點分離策略的改進魯汶算法，該算法在每次迭代中將輸入網(wǎng)絡(luò)的孤立節(jié)點提前分離出去，只令其中的連通節(jié)點實際參與迭代過程，并在存儲社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果時將孤立節(jié)點和非孤立節(jié)點分開存儲。基于真實網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)實驗結(jié)果表明，采用孤立節(jié)點分離策略的改進方法，使算法對存儲空間的需求減少了40qo以上，并進一步縮短了算法的運行時間。因此，改進后的算法在處理真實網(wǎng)絡(luò)時更具優(yōu)勢。
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