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图5.10
LockInfer 的时间复杂度为 O(E) ， 算法是随着边数呈线性关系 。在仿真的呈 对角块状的邻接矩阵中运用该算法 ， 每一个块都有 10,000 个节点和 40,000 个随机 边 ， 重复块结构得到含有 1,300,000 个节点和 5,100,000 个边的仿真图 。图5.11展示 了随着仿真图数据的大小(边数)变化的运行时间 。注意到的是时间曲线与社交 图的规模呈线性关系 ， LockInfer 算法是可扩展的 ， 可被用于真实应用中 。
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六、与其他算法的对比下表给出本工作的 LockInfer 算法与采用特征向量和特征子空间的传统图挖掘方法相比 ， 既有效、又有可解释性 ， 还兼具可扩展性 。
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LockInfer 算法与采用特征向量和特征子空间的传统图挖掘方法相比 ， 既有效、又有可解释性 ， 还兼具可扩展性 。
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