聚集度相关的网络节点搜索算法
网络结构及属性对节点搜索的影响是复杂网络研究中的一个重要内容.很多实际网络具有高聚集特性,文章研究了这一类网络中的节点搜索问题.改进现有的高聚集度网络生成算法,分析网络的度分布、聚集度特性及其对节点搜索的影响.采用无历史路径记忆、基于本地信息的搜索方法,研究了随机搜索算法和三种与聚集度相关的搜索算法,算法中邻居节点的选择概率与聚集度大小相关,仿真计算各算法的节点平均搜索时间.结果表明,聚集度较小时,随机搜索和聚集度居中的节点被选择的概率大的算法的效率最高,而聚集度较大时,选择邻居的概率与聚集度成反比的搜索算法可得到最小的平均搜索时间.
复杂网络 聚集度 节点搜索 搜索算法
吴艾 刘心松 皮建勇 刘克剑
电子科技大学计算机学院,四川,成都,610054
国内会议
太原
中文
845-849
2006-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）