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《燕山大学》 2017年
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基于图数据的Steiner分量发现方法研究

贾勇  
【摘要】:给定数据图G,G的最大连通Steiner分量(SMCC)是G中连通度最大且包含顶点数目最多的子图。查找包含q的SMCC可以应用在现实生活中的很多领域,如在社交网络中,可以找出联系最紧密的社交团体;在电子商务中,可以为联系紧密的用户推荐产品;在协作网络中,可以找到联系紧密并且能够很好合作的小组。本文从以下几个方面对最大连通Steiner分量SMCC的查询问题进行研究,具体研究内容如下。首先,通过对现有算法进行分析,发现现有方法存在构建索引时间长,索引规模大,查询效率低的问题。其次,基于k-edge连通分量的性质,提出高效的ST(Set Tree)索引结构。对无向图的(k-1)-edge连通分量中包含的k-edge连通分量和非k-edge连通分量建立分层树形索引,其中以每一个结点为根的子树都对应一个k-edge连通分量。和现有的生成树索引相比,ST索引减少了索引结点的个数,缩短了索引构建时间。再次,基于ST索引结构提出了计算SMCC的算法SMCC-ST,以及计算有顶点个数限制的SMCC_L-ST算法。其优点在于使用较小的索引,同时减少了求解SMCC,SMCC_L和连通度时需要访问的顶点个数,从而提高查询效率。最后,基于9个真实的数据集进行测试,实验结果从索引构建时间,索引大小,查询时间,处理顶点数量等方面验证了本文所提方法的高效性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5

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