图数据中Top-k属性差异q-clique查询

摘要：

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.

关键词：图数据、紧密子图、属性差异、分支限界、节点访问次序

所属期刊栏目：35

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61033007;国家自然科学基金项目61070024,61272179;中央高校基本科研业务费专项资金N100704001

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2265-2274