基于孤立節(jié)點(diǎn)分離策略的改進(jìn)魯汶算法

　　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(méi)有計(jì)算節(jié)點(diǎn)離開(kāi)原屬社區(qū)后模塊度增益的方法。針對(duì)這一不足，基于模塊度的定義和節(jié)點(diǎn)合并后模塊度增益的計(jì)算方法，推導(dǎo)出了節(jié)點(diǎn)離開(kāi)原屬社區(qū)后模塊度增益的計(jì)算方法，完善了該領(lǐng)域的理論研究。針對(duì)魯汶算法對(duì)存儲(chǔ)空間需求高的缺點(diǎn)，提出了基于孤立節(jié)點(diǎn)分離策略的改進(jìn)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(diǎn)提前分離出去，只令其中的連通節(jié)點(diǎn)實(shí)際參與迭代過(guò)程，并在存儲(chǔ)社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果時(shí)將孤立節(jié)點(diǎn)和非孤立節(jié)點(diǎn)分開(kāi)存儲(chǔ)?；谡鎸?shí)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用孤立節(jié)點(diǎn)分離策略的改進(jìn)方法，使算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求減少了40qo以上，并進(jìn)一步縮短了算法的運(yùn)行時(shí)間。因此，改進(jìn)后的算法在處理真實(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。
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