CCDCD:基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法

社会网络中社团核心的发现是目前研究界和产业界关注的热点问题。现有算法把社团处理为特定约束下的图后,将社团核心发现规约为紧凑子图的提取,但对于动态约束下的多图效率很低。为此,提出基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法——CCDCD(community core mining with dynamic constrains based on graphdensity)。主要工作包括:(1)分析约束条件变化下,关于社团的图密度变化规律;(2)提出约束变化下,社团图密度的近似求解算法DCUE(dynamic calculation based on updated edges);(3)通过实验表明,与现有方法相比,对较大规模的社团图,新方法能获得更好解,降低时间消耗80%以上;验证了动态约束能发现更多有兴趣度的知识。