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摘要
基于BBV网络,文章在对随机游走(Rand Walk, RW)策略、最大度搜索(High Degree Seeking, DS)和局部介数(Local Betweenness Centrality, LBC)等局部搜索策略进行对比研究的基础上,结合了搜索信息最小及局部中心节点的思想,提出一种结合节点聚类系数和边权值大小的搜索策略,即最小聚类系数最小距离(Minimum Clustering Coefficient and Distance, MCD)搜索策略。理论分析和仿真实验表明:在搜索代价、搜索时间及搜索覆盖率等方面,MCD搜索策略都优于DS策略和最大LBC搜索策略。
