一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法制造技术

本发明专利技术公开了一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，包括：将图的原始顶点集合划分为不同的分区；将分区子图的原始顶点集和边集作为图摘要的初始顶点集合和边集合，对各分区顶点，根据顶点选择策略确定初始点，计算该点聚类系数，并合并该顶点与所有一跳邻居顶点生成新摘要顶点；更新图摘要的顶点集，同时根据聚类系数生成修正边集合，并更新图摘要的边集合；继续选择下一个待合并顶点，重复执行上述合并过程，直至各分区摘要图中顶点总数小于阈值时停止，最终合并输出总的摘要图和修正边集合。本发明专利技术能够根据复杂网络中顶点的聚类系数进行并行摘要，避免了传统图摘要算法计算效率慢、压缩率低等缺陷，在图压缩、复杂网络顶点重要性排序等领域有较好的应用价值。顶点重要性排序等领域有较好的应用价值。顶点重要性排序等领域有较好的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法


[0001]本专利技术涉及一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，属于计算机


技术介绍

[0002]随着互联网等信息技术的发展，图结构作为一种表示复杂信息的数据结构，能够简洁的表示现实生活中对象间各种各样的复杂关系，被广泛应用于计算生物学和化学的分子分析、道路网络、超大规模集成电路、社交网络和语义网等领域。随着数据量的爆发式增长，图数据的规模也在以指数级的规模变大。使用一般的方法来处理如此庞大的数据，会产生较高的时间复杂度和空间复杂度。
[0003]为了解决上述问题，人们提出了一种图摘要算法，将原始图简化为摘要图，使得规模要远小于原始图，在摘要图中，每一个顶点都代表一个顶点集合，每条边代表两个顶点集合之间所有的连接。传统的图摘要算法在计算效率方面较为低下，造成了计算资源的极大的浪费，不能满足实际应用的需求。

技术实现思路

[0004]为了解决现有图摘要算法中存在的问题，本专利技术本考虑了复杂网络的幂律分布特点，提出了一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，将图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，其特征在于：以顶点的聚类系数作为图摘要生成修正边集合的标准，包括以下步骤：步骤1，图分区阶段：将图的原始顶点集合划分为不同的分区；步骤2，并行压缩阶段：对于每个不同的分区，分别建立图摘要集合，并且将分区图的原始顶点集Vs和边集Es作为图摘要的初始顶点集合Vs
′
和边集合Es
′
，计算每个分区图中顶点集合所有顶点的度，对于每个分区顶点，根据顶点选择策略从Vs
′
中选择初始点，计算聚类系数，并合并该顶点与其所有一跳邻居顶点并生成新顶点；步骤3，生成修正阶段：更新图摘要顶点集合Vs
′
，同时根据聚类系数生成修正边集合，并更新图摘要的边集合Es
′
；步骤4，输出阶段：继续遍历各个分区中图摘要顶点集合，重复执行上述合并过程，直至各分区摘要图顶点总数小于阈值时停止，最终合并输出总的摘要图和修正边集合。2.根据权利要求1所述的复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，其特征在于：所述步骤1中，采用Hash算法将图的原始顶点集合划分为不同的分区。3.根据权利要求1所述的复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，其特征在于：所述步骤2中，对于每个不同的分区，分别建立图摘要集合，初始化图摘要顶点集合Vs...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，刘浩，魏佳星，季一木，刘尚东，吴飞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：