Vi överväger problemet med att identifiera ett team av kompetenta individer för samarbete, i närvaro av ett socialt nätverk. Varje nod i input sociala nätverket kan vara en expert på en eller flera färdigheter - såsom teori, databaser eller data mining. Kantvikterna anger affiniteten eller samverkanskompatibiliteten mellan respektive noder. Med tanke på ett projekt som kräver ett antal angivna antal kvalificerade individer inom varje kompetensområde är målet att identifiera ett team som maximerar samverkanskompatibiliteten. Till exempel kan kravet vara att bilda ett team som har minst tre databaser experter och minst två teoriexperter. Vi undersöker teambildning där samverkansmålet mäts som densiteten hos den inducerade subgrafen på utvalda noder. Problemet med maximering densitet är NP-hård även när laget kräver ett visst antal individer med endast en specifik skicklighet. Vi presenterar en 3- approximation algoritm som förbättrar på en naiv förlängning av den tidigare kända algoritmen för tätaste åtminstone k subgraph problem. Vi visar vidare hur samma approximation kan utvidgas till ett specialfall av flera färdigheter också. Vårt problem generaliserar den formulering som studerats av Lappas et al. [KDD -09]. Dessutom mätte de samverkanskompatibilitet i fråga om diameter och kostnader för träd som spänner över träd. Vårt densitetsbaserade mål visar sig också vara mer robust i vissa aspekter. Experiment utförs på en krypning av DBLP grafen där individer kan vara skickliga på högst fyra områden - teori, databaser, data mining, och artificiell intelligens. Förutom vår huvudalgoritm presenterar vi även heuristiska förlängningar för att handla bort mellan storleken på lösningen och dess inducerade densitet. Dessa densitetsbaserade algoritmer överträffar det diameterbaserade målet på flera mätvärden för att bedöma teamens samverkansförmåga. De lösningar som föreslås är också intuitivt meningsfulla och skalbara väl med ökningen av antalet kvalificerade individer som krävs.
I motsats till de avstånds- eller diameterbaserade kostnadsfunktionerna undersöker REF nyttan av det densitetsbaserade målet för att hitta starkt anslutna team.
Multi-skill Collaborative Teams based on Densest Subgraphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}