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申请/专利权人：本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Grover搜索算法的社区发现方法及相关装置，属于量子计算技术领域，方法包括：基于网络的节点分布特征制备目标量子态，利用Grover搜索算法从目标量子态中搜索模块度增益大于预设阈值的部分分量，将该部分分量对应的一组相邻节点合并为一个社区节点，并更新该网络，进而返回执行所述基于网络的节点分布特征制备目标量子态的步骤，直至该网络中任一组相邻节点的模块度增益均不大于0时，将任一社区节点包括的多个节点作为该网络中的一个社区。从而不仅发挥了量子计算机的高速并行计算能力，还利用了Grover搜索算法对于经典搜索算法的二次加速效果，有效地实现了比经典算法更加高效的社区发现。
主权项：1.一种基于Grover搜索算法的社区发现方法，其特征在于，所述方法包括：基于网络的节点分布特征制备目标量子态；其中，所述节点分布特征包括该网络中每一节点的序号和节点间的连接关系，所述目标量子态包括该网络中每一组相邻节点的模块度增益，所述模块度增益表示将该组相邻节点合并为一个社区节点引起的网络模块度变化量；利用Grover搜索算法从所述目标量子态中搜索模块度增益大于预设阈值的部分分量，将该部分分量对应的一组相邻节点合并为一个社区节点，并更新该网络；返回执行所述基于网络的节点分布特征制备目标量子态的步骤，直至该网络中任一组相邻节点的模块度增益均不大于0时，将任一所述社区节点包括的多个节点作为该网络中的一个社区。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司 一种基于Grover搜索算法的社区发现方法及相关装置
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