一种图数据库中稠密子图挖掘方法和框架技术

本发明专利技术提供一种图数据库中稠密子图挖掘方法，所述图数据库中稠密子图挖掘方法在现有truss分解算法的基础上，利用c

【技术实现步骤摘要】
一种图数据库中稠密子图挖掘方法和框架


[0001]本专利技术涉及图数据库中稠密子图挖掘方法领域，尤其涉及一种图数据库中稠密子图挖掘方法和框架。

技术介绍

[0002]随着计算机硬件的发展以及数据总量的增加，数据挖掘算法在许多领域都得到了应用。而在这些庞大且复杂的数据中，有相当一部分可以以图的形式自然的呈现出来。这些图往往都展现出一种类似社群的基础结构。社群是一种稠密的，由连接紧密的节点构成的子图，k
‑
truss作为社群的一种表现形式，在如在社群搜索，角色识别，垃圾邮件检测等领域中得到了广泛的应用。
[0003]其中，k
max
‑
truss代表着最为稠密的子图。找到它，也就找到了联系最紧密的社群，在子图k
‑
truss中，每条边都至少在k个三角形中，而k
max
‑
truss即为所有k
‑
truss中k最大的那一个子图。
[0004]目前寻找k
max
‑
truss的方法为使用truss分解找出图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，所述图数据库中稠密子图挖掘方法在现有truss分解算法的基础上，利用c
max
‑
core中一定存在一个(c
max
‑
2)
‑
truss这一性质来找到一个候选子图，并在候选子图中truss分解；所述图数据库中稠密子图挖掘方法具体包括以下步骤：S1：在全图上进行core分解找到c
max
‑
core；S2：在子图c
max
‑
core中进行truss分解来得到最大的truss值；S3：令k
lower bound
为此子图中的最大truss值；S4：在子图(k
lower bound
‑
1)
‑
core中进行truss分解得到k
max
‑
truss。2.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，一个c
‑
core中的所有节点的度都大于c，所述c
max
‑
core是指c值最大的core number。3.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，在建立邻居表时，采用hash数组的方法，每个数组内存储一个hash表，内容为该数组顶点的传出邻居。4.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，当所述图数据库中稠密子图挖掘方法应用于三角形计算时，将图转化为有向无环图。5.根据权利要求4所述的图数据库中稠密子图挖掘方法和框架，其特征在于，将所述图转化为有向无环图的转换根据是度小的点指向度大的点，度相同的序号小的指向序号大的。6.一种图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄园园，苏俊，郭海城，张帆，王心同，
申请(专利权)人：积至广州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：