Abstract-I detta papper föreslår vi en effektiv algoritm för att upptäcka täta subgrafer av en viktad graf. Den föreslagna algoritmen, som kallas krymp- och expansionsalgoritm (SEA), itererar mellan två faser, nämligen expansionsfasen och krympfasen, fram till konvergens. För en aktuell subgraf lägger expansionsfasen till de mest relaterade hörnen baserat på den genomsnittliga affiniteten mellan varje vertex och subgrafen. Den krympa fasen betraktar alla parvisa relationer i den nuvarande subgrafen och filtrerar ut hörn vars genomsnittliga affinitet till andra hörn är mindre än den genomsnittliga affiniteten av resultatet subgraph. I båda faserna arbetar SEA med små delmål, vilket innebär att det är mycket effektivt. Betydande täta subgrafer räknas noggrant upp genom att köra SEA från varje vertex i grafen. Vi utvärderar SEA på två olika applikationer: att lösa korrespondensproblem och klusteranalys. Både teoretisk analys och experimentella resultat visar att SEA är mycket effektivt och robust, särskilt när det finns en stor mängd buller i eggvikter.
Därför, Liu et al. I REF föreslogs krymp- och expansionsalgoritm (SEA) för att effektivt förhindra onödiga tids- och rymdkostnader genom att begränsa alla RD iterationer på små delgrafer.
Fast Detection of Dense Subgraphs with Iterative Shrinking and Expansion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}