Truss föreslogs att man skulle studera data från sociala nätverk som representeras av diagram. En k-trustor av en graf är en sammanhållen subgraf, i vilken varje kant finns i minst k - 2 trianglar inom subgrafen. Även om truss har visats vara överlägsen att modellera den nära relationen i sociala nätverk och effektiva algoritmer för att hitta trusses har studerats i stor utsträckning, har mycket lite uppmärksamhet ägnats åt truss underhåll. De flesta sociala nätverk utvecklas emellertid. Det kan vara ogenomförbart att då och då kompilera trusses från grunden för att hitta de aktuella k-trusses i de framväxande nätverken. I det här dokumentet diskuterar vi hur man behåller trusses i en graf med dynamiska uppdateringar. Vi diskuterar först en uppsättning egenskaper på att underhålla trusses, sedan föreslå algoritmer för att underhålla trusses på kant raderingar och tillägg, slutligen, vi diskuterar truss index underhåll. Vi testar de föreslagna teknikerna på verkliga dataset. Experimentresultaten visar löftet om vårt arbete.
Rui Zhou REF föreslog algoritmer för att upprätthålla trusses på kantraderingar och tillägg, vilket är en annan bas för vår Pruned CTupdate Algorithm.
Efficient Truss Maintenance in Evolving Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}