基于K-sup稠密子图的大规模复杂网络概要算法及可视化

• 作 者: 徐丽丽 董一鸿 王雄 陈华辉 钱江波
• 机 构: 宁波大学信息科学与工程学院
• 出 处: 计算机辅助设计与图形学学报
• 发表日期: 2019年03期
• 关键词: 稠密子图 概要图 可视化 复杂网络 dense subgraph summary graph visualization complex network
• 基金项目: 国家自然科学基金(61572266,61472194),浙江省自然科学基金(LY16F020003),宁波市自然科学基金(2017A610114).

现实社会存在大量复杂网络,随着大数据时代的来临,复杂网络数据规模不断扩大,难以进行算法分析和可视化展示.针对复杂网络小世界、无标度特性,提出基于K-sup稠密子图的复杂网络概要算法,利用三角形在网络中的同质性和传递性发现复杂网络中的稠密子图,结合模块度最大化,将子图中相似的节点归并为超点;运用分层结构存储概要图,并进行可视化显示.该算法能对大规模复杂网络进行有效压缩,保持原网络的性质.在5个真实数据集上进行对比实验,显示出该算法在压缩率、幂率性和平均聚类系数的保持等指标优于已有算法,同时在大规模数据