论文摘要
该文的目的在于优化现有的大图数据中全部极大团挖掘算法.在生物网络、社会网络及web分析中,找出图中的全部极大团是一个重要的应用.随着图数据规模的增大,传统的极大团挖掘算法因无法满足性能要求而被并行处理方式取代.但是,在现有的并行处理方法中,需要过滤大量的重复极大团和检测非极大团,降低了算法的性能.论文在分析了现有的极大团并行算法后,提出了新的大图中全部极大团挖掘算法.首先,使用顶点的偏序关系消除了冗余极大团以及非极大团的产生;第二,根据两个极大团之间至少存在一对无边的顶点的特征,提出了多颜色顶点涂色分片算法,将大图的顶点分为全色和半色两个集合;第三,证明了涂色分片算法是NP完全问题以及有一个多项式时间的2近似算法,并给出了近似算法;第四,基于多色顶点分片实现了一个并行的全部极大团挖掘算法,该算法只对全色顶点与它的邻接顶点组成重叠子图进行极大团挖掘;最后,对算法的性能以及加速比特性进行了评价,得出该算法能够处理百万个节点的大图并且性能比现有的算法有较大提高的实验结果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汤小春,周佳文,田凯飞,李战怀
关键词: 图挖掘,极大团,涂色分片,并行算法,重叠子图
来源: 计算机学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 西北工业大学计算机学院
基金: 中国科技部国家重点研发计划资助项目(2018YFB1003403)资助~~
分类号: O157.5
页码: 513-531
总页数: 19
文件大小: 2631K
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