matlab运行速度优化（for循环与并行计算）

在使用matlab做课题的时候，需要运行几千节点的大型对称邻接矩阵，写的代码运行时间太久了，试了parfor并行计算，开了6个works跑程序，尽力优化了代码细节，但速度还是提不上来，求程序还有哪些优化空间（如矢量化或者mex等等优化操作）。
matlab的代码如下：

function [seeds] = New_OWN_parallel(net,k,seedsize)


%   筛选节点获得重要节点
[kcore_mat,oldtag]=K_core_with_tag(net,2);

net1=full(net);

A=net^k;
[row,vol]=size(net);
seeds=[];


for i=1:seedsize
    s=-inf*ones(row,1);%放入种子集的节点的贡献值
    net=net1;
    net(seeds,:)=0;
    net(:,seeds)=0;
    temp=[];

    parfor u=1:length(oldtag)     
        j=oldtag(u);

        if ismember(j,seeds)
            continue;
        end
        
        R=zeros(row);
        R(j,:)=net(j,:);
        R(:,j)=net(:,j);
        
        if k==1
            B=R;
        else
            B=A-(net-R)^k;
        end
        theta=sum(sum(B));
        temp=[temp;theta];
        
    end
    s(oldtag,1)=temp;
    i_m=find(max(s)==s);
    index=i_m(1);
    seeds=[seeds;index];
    oldtag(oldtag==index)=[];
end
    seeds=seeds';
end