周翠莲
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：云南省自然科学基金国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种有效的加权图聚集算法
- 随着社交网络、信息网络等各种网络规模的不断增大，图聚集(也称图概括)技术成为解决这些巨型网络的有效技术之一。现实生活中这些图不仅巨大，而且边往往都带有权重，当前图聚集算法很少或未考虑边的权重等信息，导致聚集图与原图的误差...
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- S-Clique:属性约束的极大团枚举
- 2018年
- 极大团枚举是图论中一个基础性研究问题,并被广泛应用到社交网络等各种领域。现实生活中的图数据不仅规模大,而且顶点上往往都带有重要的属性信息。然而当前极大团枚举算法主要关注图的结构特性,很大程度上忽视了顶点上的属性信息。提出一种结合图的结构特性和顶点属性的极大团S-Clique:各顶点属性值集合的交集的大小满足最小支持度的极大团,并提出了它的应用场景。针对S-Clique问题,提出一种有效求解算法SCE-PE,其充分利用父结点等价剪枝策略。同时重新优化顶点访问次序提出SCE-PES,进一步提高SCE-PE算法性能。实验结果表明,算法SCE-PES的效率较SCE-PE提高了40%左右。
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- 一种有效的加权图聚集算法被引量：3
- 2016年
- 图聚集(图概括)技术是解决大规模网络的有效技术之一.现实生活中,这些图不仅规模大,而且边可能带有权重,当前图聚集算法很少或未考虑边的权重或边存在的概率等信息,导致聚集图与原图的误差大.为了提高加权图的图聚集的质量和效率,对加权图的图聚集算法进行了研究.为此引入超图邻接矩阵分组的权重值一致性来衡量边权重的一致性,定义压缩率衡量图聚集算法的空间效率,使用误差率衡量聚集图与原图的误差;通过控制图的误差率来控制图的压缩质量,并与现有图聚集算法进行了对比.实验论证了本文图聚集算法的有效性.
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- 关键词：加权图压缩率
- 基于属性相似性的极大团
- 2017年
- 极大团枚举是图论中一个基本问题,且在生活中具有广泛的应用。但一直以来,关于极大团的研究主要集中在图的拓扑结构上,而较少关注顶点上的信息。论文定义一种结合图的结构和属性相似性的极大团,SA-clique,并提出了它的应用场景。针对该SA-clique查询,论文提出一种其充分利用等价点剪枝策略有效求解算法SCQuery。通过实验证明该算法具有较高的效率。
- 周翠莲
- 关键词：属性信息
