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k-shell分解算法
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2015-05-25
17:35:10
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K-shell 分解方法给出了节点重要性的一种粗粒化的划分。 其基本思想如下,假设边缘节点的 K-shell值为 1,然后往内一层层进入网络的核心,先去除网络 中度值等于 1 的所有节点以及连边。 若剩下的节点里面,仍有度值等于 1 的节点,则重复上述操作,即去除这些节点和连边,直至所有节点的度值都大于 1,把这些去除的节点的 K-shell 值记为 1,也就是说这些节点均处于 ks 值为 1 的层。 然后依次去除度值小于或等于k 的节点及连边(k 为整数,k≥2),直到所有的节点都有对应的 ks 值为止。
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%function [ret_m]=k_shell(mixedsig)
%邻接矩阵
% A=load('cdbBA_4000_5_0_.txt'); %里边的数据结构好像是每2个一组,例如 3 4 表示一组,表示点3和节点4有连接。
%
%
% TT=A(:, 1:2)+1;
% maxtt=max(max(TT));
% mixedsig=zeros(max(max(TT)));
% len=length(TT);
% for i=1:len
% mixedsig(TT(i,1),TT(i,2))=1;
% mixedsig(TT(i,2),TT(i,1))=1;
% end
% disp('已转化为邻接矩阵!')
[XY]=distri(mixedsig);
mixedsig=[0,1,1,1;1,0,0,1;1,0,0,1;1,1,1,0]
function [ret_m]=kshell(mixedsig)
mixedsig=[0,1,0,1;1,0,0,1;0,0,0,1;1,1,1,0];
mixedsig=[0,1,0,1,0;1,0,0,1,0;0,0,0,1,1;1,1,1,0,0;0,0,1,0,0];
zzz=0;
j=1; %第j层
t=1; %
tad=mixedsig; %邻接矩阵
k=0;
ii=1;
ret_m=[]; %返回值; i,j : 第i层:所有节点
len=length(mixedsig); %矩阵长度
tt=1;
%邻接矩阵
% A=load('cdbBA_4000_5_0_.txt'); %里边的数据结构好像是每2个一组,例如 3 4 表示一组,表示点3和节点4有连接。
%
%
% TT=A(:, 1:2)+1;
% maxtt=max(max(TT));
% mixedsig=zeros(max(max(TT)));
% len=length(TT);
% for i=1:len
% mixedsig(TT(i,1),TT(i,2))=1;
% mixedsig(TT(i,2),TT(i,1))=1;
% end
% disp('已转化为邻接矩阵!')
[XY]=distri(mixedsig);
mixedsig=[0,1,1,1;1,0,0,1;1,0,0,1;1,1,1,0]
function [ret_m]=kshell(mixedsig)
mixedsig=[0,1,0,1;1,0,0,1;0,0,0,1;1,1,1,0];
mixedsig=[0,1,0,1,0;1,0,0,1,0;0,0,0,1,1;1,1,1,0,0;0,0,1,0,0];
zzz=0;
j=1; %第j层
t=1; %
tad=mixedsig; %邻接矩阵
k=0;
ii=1;
ret_m=[]; %返回值; i,j : 第i层:所有节点
len=length(mixedsig); %矩阵长度
tt=1;
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