一种高效的大规模网络k团挖掘算法

发布时间：2018-02-27 09:47

  本文关键词： 社团挖掘 社会网络 k团 不完全网络　出处：《计算机科学》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：网络结构中的k团挖掘是各种基于网络的应用的基础问题之一。针对大规模网络k团挖掘效率低的问题,提出了一种高效的大规模网络k团挖掘算法。首先,将寻找最大密度的k团问题进一步转化为寻找超过给定密度值k团的问题。然后,以网络中的顶点和k-1团顶点为两类顶点构建二部图,并证明应用二部图可以在多项式时间内求解k团问题。在稀疏网络中,提出的算法的时间和空间复杂度分别为O(c2k)和O(ck)。实验表明,提出的算法与目前最优的算法相比能更准确地挖掘大规模网络中的k团,并且具有更高的运行效率。此外,提出的算法可应用于不完全网络中的k团挖掘。
[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.

【作者单位】： 河南师范大学;
【基金】：河南省科技厅资助性项目(9412012Y0004,9412012Y0005) 河南省教育厅项目(13A510520,2013-gh-12,14A520053,SKL-2014-795)资助
【分类号】：TP393.092;TP311.13

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本文编号：1542164