[发明专利]一种大规模复杂网络社区结构检测的方法、系统及装置在审
| 申请号： | 201711229558.7 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108062360A | 公开（公告）日： | 2018-05-22 |
| 发明（设计）人： | 汤志康;李春英 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;H04L12/24;H04L29/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510665 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模复杂网络社区结构检测的方法、系统及装置，方法包括：将待检测的大规模复杂网络抽象为图谱数据；采用多线程并行滑动窗口模型，对抽象得到的图谱数据进行优化存储；采用多线程并行的自适应标签传播算法对存储的图谱数据进行标签化处理；根据标签化处理的结果进行后期处理并输出社区结构检测的结果。系统包括图谱抽象模块、优化存储模块、标签化处理模块和后期处理模块。装置包括存储器和处理器。本发明降低了时间复杂度并提高了执行效率；本发明还能通过普通个人计算机对大规模图谱进行计算，降低了成本；本发明能够自适应地识别重叠和非重叠社区，提高了社区检测的准确性。本发明可广泛应用于复杂网络服务计算领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 复杂 网络 社区 结构 检测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种大规模复杂网络社区结构检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：将待检测的大规模复杂网络抽象为图谱数据；采用多线程并行滑动窗口模型，对抽象得到的图谱数据进行优化存储；采用多线程并行的自适应标签传播算法对存储的图谱数据进行标签化处理；根据标签化处理的结果进行后期处理并输出社区结构检测的结果，其中，后期处理包括识别重叠节点和合并子集社区。
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