一種高效的大規(guī)模網(wǎng)絡k團挖掘算法
本文關鍵詞: 社團挖掘 社會網(wǎng)絡 k團 不完全網(wǎng)絡 出處:《計算機科學》2016年05期 論文類型:期刊論文
【摘要】:網(wǎng)絡結構中的k團挖掘是各種基于網(wǎng)絡的應用的基礎問題之一。針對大規(guī)模網(wǎng)絡k團挖掘效率低的問題,提出了一種高效的大規(guī)模網(wǎng)絡k團挖掘算法。首先,將尋找最大密度的k團問題進一步轉化為尋找超過給定密度值k團的問題。然后,以網(wǎng)絡中的頂點和k-1團頂點為兩類頂點構建二部圖,并證明應用二部圖可以在多項式時間內求解k團問題。在稀疏網(wǎng)絡中,提出的算法的時間和空間復雜度分別為O(c2k)和O(ck)。實驗表明,提出的算法與目前最優(yōu)的算法相比能更準確地挖掘大規(guī)模網(wǎng)絡中的k團,并且具有更高的運行效率。此外,提出的算法可應用于不完全網(wǎng)絡中的k團挖掘。
[Abstract]:K group in the network structure is one of the basic problems of mining various network applications based on K network for large-scale mining group. The problem of low efficiency, this paper presents an efficient mining algorithm of large scale network K group. First of all, will find K group of maximum density for further transformation exceeds a given density value of K group problem. Then, to k-1 group of vertices and vertices of the network into two categories to construct two vertex graph, and prove that the application of the two plans can be done in polynomial time for K group. In sparse networks, the algorithm's time and space complexity of O (C2k) and O (CK) experiment. Show that the proposed algorithm and the optimal algorithm can more accurately Mining Group K in large scale network, and has higher efficiency. In addition, the proposed algorithm can be used to cluster K incomplete network mining.
【作者單位】: 河南師范大學;
【基金】:河南省科技廳資助性項目(9412012Y0004,9412012Y0005) 河南省教育廳項目(13A510520,2013-gh-12,14A520053,SKL-2014-795)資助
【分類號】:TP393.092;TP311.13
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,本文編號:1542164
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