大规模时序网络中早期突发内聚子图发现算法研究  

作　　者：戴捷 李源[1] 范晓林 孙晶[1] 

机构地区：[1]北方工业大学信息学院,北京市100144

出　　处：《电子技术与软件工程》2021年第5期218-221,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61902004)资助;国家自然科学基金面上项目(61672041,61977001)资助;北京市教委科技项目(KM202010009009)资助;北方工业大学科研启动经费资助;北京市大学生创新创业项目资助

摘　　要：本文首先通过整合拓扑信息和历史时间信息,将时间网络转换成节点加权图。然后,我们基于著名的k-core,提出了早期突发内聚子图(EBCS)模型。为了寻找EBCS,本文分别基于全局搜索和局部搜索的两种算法。基于真实的时序网络数据的实验结果证明了本文提出算法的高效性和有效性。

关 键 词：突发内聚子图 全局搜索 局部搜索 时序网络 

分 类 号：O157.5[理学—数学]