一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于k

【技术实现步骤摘要】
一种基于k
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truss的面向超图的社区发现方法


[0001]本专利技术涉及设计图数据挖掘
，尤其是涉及一种基于k
‑
truss的面向超图的社区发现方法。

技术介绍

[0002]超图是一种高维的对于数据的图形展示，弥补了普通图表示方式信息丢失的缺陷，专用于描述具有成对的组合关系(点与超边)的体系。超图由节点和超边组成，每个节点可以是一个人或一个对象。然而，每个超边可以充当任意数量节点的交互。
[0003]图社区发现是网络研究中的一个非常重要的分支，社区是一组拥有密切关系的实体集合。而k
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truss作为一种稠密子图的表现形式，它的紧密程度要小于限制严格的团结构，但是大于k
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core对于个体之间关系限制程度的要求，能很好的体现出一个社交网络中各个个体之间的关系。目前，在图中进行社区挖掘的问题，已经得到了广泛的研究和应用。由于图社区发现中常常需要的是一个社区中的极大k
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truss，所以该类问题的主要目的通常是挖掘出图中的极大k
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于k
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truss的面向超图的社区发现方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、首先输入超图H
G
＝(V，E
h
)、S、r，S为允许精确计算的超图大小，r为加速因子，提高算法的迭代效率，r>＝1，计算超图中所有超边的support；S2、初始化超图的极大k
‑
truss下界low＝0，上界up＝0，当Size(|H|)>S时，进行以下操作；S3、计算当前超图中的三角形个数T＝所有超边的support之和/3，令low＝max(low，最小的超边support，T/超边总数)，令up＝max(up，最小的超边support，r*(T/超边总数))；S4、将所有support小于上界up的超边从超图H中删除，得到一个新的超图H，更新所有剩余超边的support；S5、重复步骤S2，直到超图H的大小小于S，执行步骤S6；S6、令t＝up，当超图H中剩余超边的集合不为空时，进行以下操作；S7、移除所有support小于t的超边，所有移除的超边构成集合E0(H)，更新所有剩余超边的support；S8、若t>up，则对于所有属于E0(H...

【专利技术属性】
技术研发人员：易晗，李荣华，高玉金，秦宏超，王国仁，金福生，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：