Gemenskapssökning är ett problem när det gäller att hitta tätt sammankopplade subgrafer som uppfyller frågevillkoren i ett nätverk, vilket har rönt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Alla tidigare studier om samhällsundersökningar tar dock inte hänsyn till ett samhälles inflytande. I detta dokument introducerar vi en ny samhällsmodell som kallas k-influentiell gemenskap baserad på begreppet k-core, som kan fånga ett samhälles inflytande. Baserat på den nya gemenskapsmodellen föreslår vi en linjär tid online-sökalgoritm för att hitta top-r k-influentiella samhällen i ett nätverk. För att ytterligare påskynda den inflytelserika community search algoritm, vi utforma en linjär-rymd index struktur som stöder effektiv sökning av top-r k-influentiella samhällen i optimal tid. Vi föreslår också en effektiv algoritm för att upprätthålla indexet när nätverket ofta uppdateras. Vi utför omfattande experiment på 7 verkliga stora nätverk, och resultaten visar hur effektiva och effektiva de föreslagna metoderna är.
Inflytande community search, som inte är frågeberoende, syftar till att upptäcka top-r mest inflytelserika k-core communities REF.
Influential Community Search in Large Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}