改进的PageRank森林火法：绿色抽样复杂网络的高效社区结构保留

本文主要探讨了一种新颖的绿色算法——改进的森林火灾采样算法（Improved Forest Fire Sampling, IFFST-PR），用于复杂网络的抽样研究。近年来，社会网络等复杂网络的研究逐渐兴起，这些网络的规模庞大且结构复杂，对完整网络的分析和研究往往需要大量的计算资源和存储空间，这无疑会导致能源消耗的增加。因此，寻求一种节能、高效的网络抽样方法显得尤为重要。 绿色计算的理念正在被广泛接受，它旨在减少信息技术系统的能耗并提高资源利用效率。在这个背景下，IFFST-PR算法的设计目标是通过在保持原始网络社区结构的前提下，对大规模复杂网络进行有效的抽样，从而降低对计算资源的需求。该算法是基于Forest Fire Sampling（FFS）和PageRank算法的思想融合而成的创新。 FFS算法以其自相似性和随机性闻名，而PageRank则是Google搜索引擎中用于评估网页重要性的核心算法，它考虑了节点之间的链接关系。IFFST-PR在此基础上进行了改进，通过精细调整采样策略，确保在抽样过程中，网络中的关键社区和高影响力节点能够被准确地捕获，这对于那些依赖于社区结构的研究，如社交网络分析、推荐系统和信息传播模型等，具有重要意义。 文章详细介绍了IFFST-PR算法的工作原理，包括如何结合PageRank的节点重要性评估和FFS的扩散过程，以及如何在抽样过程中维护社区结构的连通性和完整性。实验部分展示了该算法在实际网络数据集上的性能，包括抽样效率、社区结构保留度以及与传统抽样方法的对比结果，证明了IFFST-PR在节能的同时仍能提供高质量的网络分析结果。 这项研究为复杂网络的绿色分析提供了一个新的实用工具，有助于在保护环境的同时推进科学研究的进展。通过IIFST-PR，研究人员可以在处理大型复杂网络时，实现高效的数据处理和减少能源消耗，为可持续的科研实践做出了重要贡献。