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针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法. 相似文献
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