【摘 要】
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针对在滑动时间窗中发现稠密子图的问题,提出一种有效的动态算法,结合时间窗将网络时间线划分为k个非重叠的间隔,间隔内包含最大密度的子图。算法输入是一个边流,输出是一系列稠密子图及相应的时间间隔。现有技术在图更新时需要迭代整个图,所提算法仅影响图的有限区域,只需要局部更新稠密子图。结合理论分析,证明了该算法比基线KGOPTDP和KGOPTDS更快。多组数据集上的实验结果表明,该算法具有很高的效率和很好
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针对在滑动时间窗中发现稠密子图的问题,提出一种有效的动态算法,结合时间窗将网络时间线划分为k个非重叠的间隔,间隔内包含最大密度的子图。算法输入是一个边流,输出是一系列稠密子图及相应的时间间隔。现有技术在图更新时需要迭代整个图,所提算法仅影响图的有限区域,只需要局部更新稠密子图。结合理论分析,证明了该算法比基线KGOPTDP和KGOPTDS更快。多组数据集上的实验结果表明,该算法具有很高的效率和很好的扩展性,可用于处理大规模时态图。
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