时序网络中短时社区搜索方法研究

时序网络中的社区搜索问题旨在寻找符合一定时序规律的社区.短时交互特性作为时序网络的一种重要时序特征,相比于长期社区更具研究价值,可用于有效挖掘网络中核心的时序紧密结构.现有工作大多研究了时序社区的持续性、突变性、周期性等现象,尚无法建模时序社区的短时特性.针对现有工作难以满足上述需求的现状,提出top-k短时社区搜索这...     

使用社区结构信息的子图匹配算法优化方法*

子图匹配是图数据查询处理技术中的一个重要研究问题。针对现有子图匹配算法运行效率不高且缺乏通用优化方法的现状,提出一种基于社区结构的子图匹配算法优化方法(community structure based subgraph matching optimization method,CSO)。首先,提出两种优化策略,即解析模式图信息以减少子图匹配过程的计算量,以及利用社区结构信息在子图匹配过程中进行剪枝;然后,结合上述两种优化策略提出基于社区结构的子图匹配算法优化方法,并进行了理论分析。真实数据集和合成数据集上的大量实验结果表明,CSO方法能有效减少子图匹配算法的时间开销。同时,不同规模数据集上的实验结果验证了CSO方法良好的可扩展性。