【摘 要】
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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
【基金项目】
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中国科技部国家重点研发计划资助项目(2018YFB1003403)资助.
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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
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