Med tanke på en uppgift T, en uppsättning experter V med flera färdigheter och ett socialt nätverk G(V, W ) som återspeglar kompatibiliteten mellan experterna, är teambildning problemet att identifiera ett team C  på V som är både kompetent att utföra uppgiften T och kompatibelt i att arbeta tillsammans. Befintliga metoder för detta problem gör alltför restriktiva antaganden och kan därför inte modellera praktiska scenarier. Målet med detta dokument är att överväga problemet med gruppbildning i en realistisk miljö och presentera en ny formulering baserad på de tätaste subgrafer. Vår formulering tillåter modellering av många naturliga krav såsom (i) införande av en utsedd gruppledare och / eller en grupp av givna experter, (ii) begränsning av storleken eller mer allmänt kostnad för laget (iii) säkerställande lokalitet av laget, t.ex. i geografisk mening eller social betydelse, etc. Den föreslagna formuleringen leder till en generaliserad version av det klassiska tätaste subgraf problemet med kardinalitet begränsningar (DSP), som är ett NP svårt problem och har många tillämpningar i sociala nätverk analys. I detta dokument presenterar vi en ny metod för (ungefär) att lösa den generaliserade DSP (GDSP). Vår metod, FORTE, bygger på att lösa en motsvarande kontinuerlig avslappning av GDSP. Lösningen som hittas med vår metod har en kvalitetsgaranti och uppfyller alltid GDSP:s begränsningar. Experiment visar att den föreslagna formuleringen (GDSP) är användbar för att modellera ett bredare utbud av problem med teambildning och att vår metod producerar mer sammanhängande och kompakta team av hög kvalitet. Vi visar också, med hjälp av en LP-avslappning av GDSP, att vår metod ger nära till optimala lösningar till GDSP.
Arbetet av Rangapuram et al. I REF studeras också problemet med att hitta en expertgrupp baserad på den tätaste subgrafen som både är kompetent att utföra den givna uppgiften och kompatibel med att arbeta tillsammans.
Towards realistic team formation in social networks based on densest subgraphs
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}