SCAN线性时间社区发现算法在SNAP上的实现

在准备开题的时候查阅硕士论文，发现了一个算法SCAN(Structural Clustering Algorithm for Networks) ，时间复杂度很好，理论上是线性的，在实际结果（论文中的结果，我写了程序还没有做实验）中也是线性的。划分结果粗略看来也还不错。

SNAP，全称Standford Network Analysis Project，是斯坦福大学提供的一个功能非常强大的开源工具。SNAP官网

伪代码       SCAN论文及我的代码实现不好意思，因为我也经常下资源，所以下载资源需要1分。

核心的代码贴到下面，没有分数的童鞋可以自己调整一下，应该难度不大：

    //记录当前的类标号
    int CurClusterNum = 0;
    /*
    *对于节点遍历
    *定义一下节点值的含义：
    *0代表为分类；大于0的代表类的标号；-1代表 non-member; -2代表队hub; -3代表outlier
    */
    for (TNodeEDatNet::TNodeI NI = net->BegNI(); NI < net->EndNI(); NI++) {
        if (net->GetNDat(NI.GetId()) <= 0) {
            TIntV community;
            //Q中存储的是节点id
            std::vector Q;
            if (staticScan::IsCore(net, NI, u, e)) {
                CurClusterNum++;
                net->SetNDat(NI.GetId(), CurClusterNum);
                community.Add(NI.GetId());
                for (int i = 0; i < NI.GetDeg(); i++)
                {
                    Q.push_back(NI.GetNbrNId(i));
                }
                while (Q.size() != 0) {
                    //取出Q列表中的最后一个元素
                    TNodeEDatNet::TNodeI NodeI = net->GetNI(Q[Q.size() - 1]);
                    Q.pop_back();
                    if (IsCore(net, NodeI, u, e)) {
                        //遍历R
                        for (int j = 0; j < NodeI.GetDeg(); j++)
                        {
                            int Nid = NodeI.GetNbrNId(j);
                            if (net->GetNI(Nid).GetDat() <= 0) {
                                net->SetNDat(Nid, CurClusterNum);
                                community.Add(Nid);
                            } else if (net->GetNI(Nid).GetDat() == 0) {
                                Q.push_back(Nid);
                            }
                        }
                    } else {
                        net->SetNDat(NodeI.GetId(), -1);
                    }
                }
                Communities.Add(community);
            } else {
                //不是核心节点标记为non-member
                net->SetNDat(NI.GetId(), -1);
            }
        }
    }
    TIntV Hub, Outlier;
    //对于non-member节点进行判断，区别出hub和outlier
    for (TNodeEDatNet::TNodeI NI = net->BegNI(); NI < net->EndNI(); NI++) {
        if (NI.GetDat() == -1) {
            int flag = -1;
            for (int i = 0; i < NI.GetDeg(); i++) {
                if (NI.GetNbrNDat(i) != flag && flag > 0 && NI.GetNbrNDat(i) > 0) {
                    flag = -2;
                }
                flag = NI.GetNbrNDat(i);
            }
            if (flag == -2)
            {
                net->SetNDat(NI.GetId(), -2);
                Hub.Add(NI.GetId());
            } else {
                net->SetNDat(NI.GetId(), -3);
                Outlier.Add(NI.GetId());
            }
        }
    }
    Communities.Add(Hub);
    Communities.Add(Outlier);
    //显示聚类结果
    for (int i = 0; i < Communities.Len(); i++) {
        for (int j = 0; j < Communities[i].Len(); j++) {
            std::cout<::TNodeI NodeI,
    TNodeEDatNet::TNodeI NodeJ) {
    int ni = NodeI.GetDeg() + 1;
    int nj = NodeJ.GetDeg() + 1;
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < NodeI.GetDeg(); i++)
    {
        for (int j = 0; j < NodeJ.GetDeg(); j++)
        {
            if (NodeI.GetNbrNId(i) == NodeJ.GetNbrNId(j))
            {
                count++;
            }
        }
    }

    return (2 + count)/sqrt((double)ni)*sqrt((double)nj);
}

bool staticScan::IsCore(const Net& net, TNodeEDatNet::TNodeI NodeI,
    int u, double e){
    int Count = 0;
    for (int i = 0; i < NodeI.GetDeg(); i++) {
        //获取到邻居节点
        TNodeEDatNet::TNodeI NeighborNode = net->GetNI(NodeI.GetNbrNId(i));
        double Sim = staticScan::ComputeSim(NodeI, NeighborNode);
//        net->SetEDat(NeighborNode.GetId(), NodeI.GetId(), Sim);
//        net->SetEDat(NodeI.GetId(), NeighborNode.GetId(), Sim);
        if (Sim > e) {
            Count++;
        }
    }
    if (Count > u) {
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}