Med tanke på en graf G och en vertex q  på G, returnerar den gemensamma sökfrågan en delgraf av G som innehåller hörn relaterade till q. Samhällen, som är vanliga i tillskrivna grafer som sociala nätverk och kunskapsbaser, kan användas i nya tillämpningar såsom produktannonsering och inrättande av sociala evenemang. I detta dokument undersöker vi den tillskrivna samhällsfrågan (eller AC-Q), som returnerar en tilldelad gemenskap (AC) för en tillskriven graf. AC är en del av G, som uppfyller både struktur sammanhållning (dvs. dess hörn är tätt sammankopplade) och nyckelord sammanhållenhet (dvs. dess hörn delar gemensamma nyckelord). AC möjliggör en bättre förståelse för hur och varför en gemenskap bildas (t.ex., medlemmar i en AC har ett gemensamt intresse för musik, eftersom de alla har samma nyckelord "musik"). En AC kan "personifieras", till exempel, en ACQ-användare kan ange att en AC returneras bör relateras till några specifika sökord som "forskning" och "sporter". För att möjliggöra effektiv AC-sökning utvecklar vi CL-tree indexstrukturen och tre algoritmer baserade på den. Vi utvärderar våra lösningar på fyra stora grafer, nämligen Flickr, DBLP, Tencent och DBpedia. Våra resultat visar att AC är effektivare och effektivare än befintliga community hämtning metoder. Dessutom innehåller en AC mer exakt och personlig information än befintliga sök- och detektionsmetoder i samhället.
I tillämpningen av gemenskapsfynd, Fang et al., föreslog REF en metod som syftar till att returnera en tilldelad gemenskap för en tillskriven graf, där den tilldelade gemenskapen är en subgraf som uppfyller både struktursammanhållning och nyckelord sammanhållenhet.
Effective Community Search for Large Attributed Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}