I detta papper definierar vi den strukturella korrelationsmönster (SCP) gruvproblem, som består av att bestämma korrelationer mellan vertex attribut och täta komponenter i en oriktad graf. Vertex attribut spelar en viktig roll i flera verkliga grafer och SCPs hjälper till att förstå hur de relaterar till tillhörande graf topologi. SCP kan till exempel beskriva intressanta relationer mellan personliga egenskaper och samhällsstrukturen i sociala nätverk. Vi föreslår också en effektiv algoritm, kallad SCORP, för att extrahera SCP från stora grafer, och jämföra den mot en naiv strategi för SCP gruvdrift, visar sin skalbarhet och effektivitet. Vi diskuterar också tillämpningen av SCORP på två faktiska scenarier, medförfattare nätverk och social musik upptäckt, visar relevanta resultat som visar tillämpligheten av det föreslagna tillvägagångssättet.
Silva m.fl. REF-gruvornas strukturella korrelationsmönster i nätverkspartitioner, dvs. korrelationer mellan vertex-attribut och täta komponenter i oriktade grafer.
Structural correlation pattern mining for large graphs
{'venue': "MLG '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}