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基于异构信息网络的最大影响力社区搜索
1
作者
杜明
杨雯
周军锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期16-26,共11页
异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自...
异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自然属性——影响力对查询结果的影响;(2)忽略了用户对查询结果规模上限的要求,导致查询结果与用户预期不匹配。为此,对与影响力信息相结合的异构信息网络进行研究,并提出组合约束模型作为该类网络的社区内聚性度量标准。为解决基于组合约束模型的社区搜索问题,提出了两种通过预处理和剪枝策略进行优化的搜索算法。最后,在8个数据集上对所提算法的有效性和高效性进行验证。
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关键词
异构信息网络
社区
搜索
社区内聚模型
影响力
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题名
基于异构信息网络的最大影响力社区搜索
1
作者
杜明
杨雯
周军锋
机构
东华大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期16-26,共11页
基金
上海自然科学基金(20ZR1402700)
国家自然科学基金(61472339,61873337)。
文摘
异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自然属性——影响力对查询结果的影响;(2)忽略了用户对查询结果规模上限的要求,导致查询结果与用户预期不匹配。为此,对与影响力信息相结合的异构信息网络进行研究,并提出组合约束模型作为该类网络的社区内聚性度量标准。为解决基于组合约束模型的社区搜索问题,提出了两种通过预处理和剪枝策略进行优化的搜索算法。最后,在8个数据集上对所提算法的有效性和高效性进行验证。
关键词
异构信息网络
社区
搜索
社区内聚模型
影响力
Keywords
Heterogeneous information network
Community search
Community cohesive model
Influence value
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于异构信息网络的最大影响力社区搜索
杜明
杨雯
周军锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
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