I komplexa nätverk forskning clique percolation, som infördes av Palla et al., är en deterministisk community detektion metod, som möjliggör överlappande samhällen och är enbart baserad på lokala topologiska egenskaper hos ett nätverk. Här presenterar vi en sekventiell clique percolation algoritm (SCP) för att göra snabb gemenskap upptäckt i viktade och oviktade nätverk, för klick av en vald storlek. Denna metod är baserad på att gradvis infoga de ingående länkarna till nätverket och samtidigt hålla reda på den framväxande samhällsstrukturen. Till skillnad från befintliga algoritmer gör SCP-metoden det möjligt att upptäcka k-clique-gemenskaper vid flera vikttrösklar i en enda körning, och kan samtidigt producera en dendrogramrepresentation av hierarkisk samhällsstruktur. I glesviktade nätverk kan SCP-algoritmen också användas för att implementera den viktade klique perkoleringsmetoden som nyligen införts av Farkas et al. Beräkningstiden för SCP-algoritmen skalar linjärt med antalet k-kluster i nätverket. Som ett exempel kan nämnas att metoden tillämpas på ett nätverk av produktorganisationer, som avslöjar sin inhägnade samhällsstruktur.
Kumpula m.fl. använde CPM-algoritm för att föreslå en ny metod som kallas sekventiell clique percolation (SCP) REF, som bygger på att gradvis infoga de ingående länkarna till nätverket och samtidigt hålla reda på den framväxande samhällsstrukturen och ökar hastigheten för clique percolation algoritm.
A sequential algorithm for fast clique percolation
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics', 'Medicine']}