大规模不确定图上的Top-k极大团挖掘算法
该文研究了从不确定图中挖掘出前k个出现概率最高的极大团的问题,提出了一种基于划分的高效并行算法.在该算法中,输入的大规模不确定图首先被划分为若干互不重叠的规模较小的子图,每个子图通过扩展邻居结点信息成为扩展子图.而后,应用改进后的分支界限搜索策略,并行挖掘各个扩展子图,以得到局部top-k结果.最后,归并所有的局部top-k结果,得到全局top-k极大团.同时,该文还提出了两种预处理策略,以提高算法效率.并且严格证明了算法的正确性.在多组不确定图数据集上的实验结果表明,算法具有很高的效率和很好的实用性.
不确定图 top-k极大团 图划分算法 扩展子图
邹兆年 朱鎔
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001
国内会议
长沙
中文
2146-2155
2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）