图数据中Top-k属性差异q-clique查询
- 期刊名字:计算机学报
- 文件大小:
- 论文作者:孙焕良,卢智,刘俊岭,于戈
- 作者单位:沈阳建筑大学信息与控制工程学院,东北大学信息科学与控制学院
- 更新时间:2022-04-06
- 下载次数:次
论文简介
紧密子图发现在许多现实世界网络应用中具有重要的研究意义.提出一种新的紧密子图发现问题——Top-k属性差异q-clique查询,找出图中k个节点间属性具有最大差异的q-clique.属性差异q-clique是一种结合图的结构特征和节点属性的紧密子图,在作者合作关系图数据中,该查询可以发现属性(如研究领域或所属单位)上不同的具有紧密合作关系的团队.给出了q-clique的属性差异度量,证明了该问题为NP难问题.采用分支限界策略,提出一种有效求解问题的算法AD-Qclique,同时依照best-first排序思想优化节点访问次序进一步提高算法性能.ACM作者信息数据集上的实验表明,算法AD-Qclique效率远优于基本算法BSL,并且结果中作者皆具有较高的H-index值及广泛的研究领域.
论文截图
上一条:基于情感关键句抽取的情感分类研究
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