高参与度社区搜索和节点社区关系查询

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社区是存在于图数据中的紧密子图结构。随着社交网络等图数据的增长,在图中挖掘特定社区的算法变得愈发重要。社区搜索是一种广受关注的社区挖掘方法,其目标是高效地找到包含特定节点的特定社区。同时,研究人员一直对节点参与到社区中的参与度的评估与干预问题感兴趣。最近,有研究人员提出了 p值的概念。这是一种社区整体参与度衡量指标,其定义为社区中节点的社区内部邻居数占总邻居数的比值的最小值。本文从参与度指标p值切入,研究了高参与度的社区搜索和节点(即节点-社区参与关系)查询问题。在调研了研究现况后本文发现:现有方法不能高效地支持一种名为(k,p)-core的高参与度社区的社区搜索工作;且现有的搜索方法没有保留讨论节点参与度时的社区上下文从而不能支持高参与度节点-社区参与关系相关查询研究。因此,本文首先提出了基于(k,p)-core的社区搜索问题,然后,本文将节点和其所参与的社区之一所组成的对定义为节点-社区参与关系,接着提出了基于三角连通的k-truss社区的Top-r节点-社区参与关系查询问题。对于首次将参与度引入到社区搜索研究中的基于(k,p)-core的社区搜索问题,本文进行了较为系统的研究,包括:(k,p)-core社区性质分析、KP森林索引及其搜索算法的设计、搜索索引的构建算法和维护算法。除了上述内容外,本文还发现了(k,p)-core社区节点子集间的严格偏序关系及其哈斯图的结构性质。该发现对其他社区搜索问题有参考意义。对于Top-r节点-社区参与关系查询问题,本文进行了一定的探索,包括:通过三角连通的k-truss社区模型和天际线集合构建了该问题的有意义的形式化定义、该问题计算复杂度分析、基于枚举的查询算法、CB索引及其查询算法的设计、剪枝规则的以其查询算法的设计。除了上述内容外,本文还证明了三角连通的k-truss子图的直径上限,从数学上说明了三角连通的k-truss子图的强紧密性,具有一定的理论意义。最后,较大量的实验评估表明:本文提出的基于(k,p)-core的社区搜索的相关算法能找到质量更好的社区,并且基于KP森林索引的搜索算法较基准算法效率高了 2到3个数量级;Top-r参与关系查询的相关算法实现了其搜索目标并找到了有意义的结果,且基于CB索引的查询算法较基准算法在效率有显著提升。
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