Syftet med denna artikel är att överbrygga klyftan mellan två viktiga forskningsriktningar: (1) närmaste grannsökning, som är ett grundläggande beräkningsverktyg för stor dataanalys; och (2) komplex nätverksanalys, som behandlar stora verkliga grafer men studeras i allmänhet via grafteoretisk analys eller spektralanalys. I den här artikeln har vi studerat det närmaste problemet med grannsökning i ett komplext nätverk genom att utveckla en lämplig uppfattning om närhet. Beräkningen av effektiva närmaste grannsökning bland noderna i ett komplext nätverk med hjälp av det metriska trädet och locality känsliga hashing (LSH) studeras och experimenteras också. För utvärdering av den föreslagna närmaste grannsökning i ett komplext nätverk, tillämpade vi det på ett nätverk gemenskap detektion problem. Experiment utförs för att verifiera användbarheten av närhet åtgärder för komplexa nätverk, rollen av metrisk träd och LSH att beräkna snabb och ungefärlig nod närhet och effektiviteten av gemenskap upptäckt med hjälp av närmaste grannsökning. Vi noterade att närmaste granne mellan nätverksnoder är ett mycket effektivt verktyg för att bättre utforska samhällsstrukturen i de verkliga nätverken. Flera effektiva approximationssystem är mycket användbara för stora nätverk, vilket knappast gjorde någon försämring av resultaten, medan de sparar massor av beräkningstider, och närmaste grannbaserad detektering av samhället är mycket konkurrenskraftig i termer av effektivitet och tid.
Saha m.fl. REF studerade de närmaste grannsökningsproblemen i komplexa nätverk genom att föreslå ett lämpligt koncept för närhetsgrad.
Nearest Neighbor Search in the Metric Space of a Complex Network for Community Detection
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}