一种新的复杂网络概述算法研究

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针对大型复杂网络相关的概述问题展开了深入系统地研究,本文重点对属性与结构的相似度进行了全面考量,由于用户具有各自的选择属性,主要是将虚拟连接与实连接进行有效的集成,一般而言,对于大型网络数据会同时把具有相同属性的节点共同放置于k个非重叠的分类上。本文主要是以属性相似度为核心,然后将节点全部置于对应的分类中,重点采用了虚拟图概念,主要是围绕属性相似度开展的,旨在较好的划分复杂网络。另外,对子分类进行调整的过程中借助了HB-图,这样可以有助于在分类结构时,对算法进行优化。该论文为了更好地加强算法的执行效率,专
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