本文關(guān)鍵詞： 社團(tuán)挖掘 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) k團(tuán) 不完全網(wǎng)絡(luò)　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的k團(tuán)挖掘是各種基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用的基礎(chǔ)問(wèn)題之一。針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)k團(tuán)挖掘效率低的問(wèn)題,提出了一種高效的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)k團(tuán)挖掘算法。首先,將尋找最大密度的k團(tuán)問(wèn)題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為尋找超過(guò)給定密度值k團(tuán)的問(wèn)題。然后,以網(wǎng)絡(luò)中的頂點(diǎn)和k-1團(tuán)頂點(diǎn)為兩類(lèi)頂點(diǎn)構(gòu)建二部圖,并證明應(yīng)用二部圖可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解k團(tuán)問(wèn)題。在稀疏網(wǎng)絡(luò)中,提出的算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度分別為O(c2k)和O(ck)。實(shí)驗(yàn)表明,提出的算法與目前最優(yōu)的算法相比能更準(zhǔn)確地挖掘大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的k團(tuán),并且具有更高的運(yùn)行效率。此外,提出的算法可應(yīng)用于不完全網(wǎng)絡(luò)中的k團(tuán)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(xué);
【基金】：河南省科技廳資助性項(xiàng)目(9412012Y0004,9412012Y0005) 河南省教育廳項(xiàng)目(13A510520,2013-gh-12,14A520053,SKL-2014-795)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092;TP311.13

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本文編號(hào)：1542164