資料介紹
在諸如通信網絡、協作網絡和社交網絡的分析等應用中,邊緣上通常包含時間戳。然而以前大多數的研究主要集中在識別沒有時間信息的網絡中的社區。大規模時序圖數據管理與挖掘已經成為教據挖掘領的一個熱點問題,其應用領域十分廣泛。團模型是圖社區發現問題中的一個重要模型,K-tuss結構是團模型的一種重要的松弛模型。對時序圖中的社區挖掘問題進行研究,目標是搜索能持續存在的社區結構。由于K團結構的搜索是一個NP難問題,采用經典的K- truss z模型對社區進行建模,進而提出了一種新的適合于時序圖數據的持續社區模型(,⊥,θ)-trus。還提出了一種近似線性時間的時序圖社區搜索算法,然后基于真實數據集分析算法的性能和社區挖掘的結果。實驗結果表眀,K-tus挖掘的效率和社區規模介于K-core與K-團之間,適合比較緊密的社區的搜索。
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