基于Dijkstra算法的社交网络抽样生成
来源：计算机应用杂志2016年第6期北京时间：
作者：杜景林, 侯大俊
单位：南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京 210044
摘要：针对社交网络中随机抽样算法抽样结果不能很好地代表原始网络的问题,设计了一种基于Dijkstra最短路径的抽样算法。首先,利用Dijkstra算法多次抽取社交网络中节点之间的最短路径;然后,对抽取到的路径中边出现的频率进行排序,选择较高频率的边组成抽样的子图。该算法解决了随机抽样算法存在的一些问题,实现了较好的生成抽取社交网络的功能。仿真实验结果表明,与随机抽样方法相比,所提抽样算法能减少抽样误差,更好地反映原始网络。
关键词：社交网络,网络抽样,Dijkstra算法,聚类系数
基金资助：国家自然科学基金资助项目(41575155)。
