复杂连通图的连通性由拉普拉斯矩阵第二小特征值决定,根据该特性,通过最小化网络连通性,提出基于边中心性测度的改进割边模型。删除网络代数连通性下降最快的多条边以提高运算速度。为避免节点过度分割,对权重进行重新定义,在同一个社区中,当度较大时,选取费德勒向量中分量绝对值较大的进行权重计算。实验结果表明,在矩阵重排的基础上求取第二小特征值运行时间较重排前短,改进模型的分割精度能达到社团划分要求,适合处理中规模社区结构。
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