I detta dokument undersöker vi problemet med (k,r)-kärnan som avser att hitta sammanhängande subgrafer på sociala nätverk med beaktande av både användarengagemang och likhetsperspektiv. I synnerhet antar vi det populära begreppet k-core för att garantera engagemang av användarna (vertices) i en grupp (subgraph) där varje vertex i en (k,r)-kärna ansluter till minst k andra hörn. Samtidigt betraktar vi den parvisa likheten mellan användare baserat på deras attribut. Effektiva algoritmer föreslås för att räkna upp alla maximala (k,r)-kärnor och hitta den maximala (k,r)-kärnan, där båda problemen visas vara NP-hårda. Effektiv beskärning teknik avsevärt minska sökområdet för två algoritmer. En ny (k,k )-kärna baserad (k,r)-kärna storlek övre gräns förbättrar prestandan av den maximala (k,r)-kärna beräkning. Vi utformar också effektiva sökorder för två gruvalgoritmer där sökprioriteringarna för hörn är olika. Omfattande experiment på realtidsdata visar att de maximala/maximala (k,r)-kärnorna gör det möjligt för oss att hitta intressanta sammanhängande subgrafer, och prestandan hos två gruvalgoritmer förbättras effektivt genom föreslagna tekniker.
REF syftar till att hitta (k, r )-kärnor i tilldelade grafer, en (k, r )-kärnor är en ansluten subgraf där varje vertex är ansluten till minst k hörn och likheten mellan attributvärden är högre än en minsta tröskel r.
When Engagement Meets Similarity: Efficient (k, r)-Core Computation on Social Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}