基于truss模型的社區(qū)查詢問(wèn)題是根據(jù)給定的查詢結(jié)點(diǎn)q以及參數(shù)k,返回包含查詢結(jié)點(diǎn)的所有k-truss社區(qū)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng),社區(qū)查詢問(wèn)題在學(xué)術(shù)領(lǐng)域開始被廣泛關(guān)注,而因?yàn)閠russ模型可以很好的模擬現(xiàn)實(shí)世界中網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的特性,因此可以通過(guò)truss模型解決社區(qū)查詢的問(wèn)題。然而,目前現(xiàn)有的社區(qū)查詢方法存在因冗余操作導(dǎo)致查詢效率低的問(wèn)題。本文針對(duì)基于truss模型的社區(qū)查詢問(wèn)題進(jìn)行研究,具體研究?jī)?nèi)容如下。首先,在創(chuàng)建索引階段,提出一種基于truss等價(jià)的索引構(gòu)建方法。該方法直接在原始圖中將邊界邊所在的超級(jí)結(jié)點(diǎn)標(biāo)記到自身的supnode屬性中,作為創(chuàng)建超級(jí)邊的前提,進(jìn)而創(chuàng)建索引。與現(xiàn)有算法相比,該方法無(wú)需對(duì)原始邊進(jìn)行邊trussness值相等的集合劃分,在創(chuàng)建超級(jí)邊時(shí)避免了對(duì)超級(jí)結(jié)點(diǎn)的冗余遍歷操作,從而能夠快速完成超級(jí)邊的創(chuàng)建,加速整個(gè)索引的創(chuàng)建過(guò)程。其次,在k-truss社區(qū)查找階段,提出一種高效的k-truss社區(qū)查詢方法。該方法在已有索引結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過(guò)使用基于散列表的快速定位技術(shù),在不丟失原始邊的前提下,可以快速定位到查詢結(jié)點(diǎn)所在的超級(jí)結(jié)點(diǎn)集合,并設(shè)計(jì)了相... 

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第2章 基礎(chǔ)知識(shí)概述
    2.1 基礎(chǔ)知識(shí)
    2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)
    2.3 truss等價(jià)
    2.4 基于索引的社區(qū)查詢算法
        2.4.1 基于TCP-Index的社區(qū)查詢算法
        2.4.2 基于EquiTruss的社區(qū)查詢算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于truss等價(jià)的索引構(gòu)建
    3.1 問(wèn)題分析
    3.2 基于Truss等價(jià)的索引構(gòu)建
        3.2.1 ETCI算法思想
        3.2.2 ETCI算法描述
        3.2.3 ETCI算法分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于索引的社區(qū)查詢算法
    4.1 問(wèn)題分析
    4.2 KTCS算法思想
    4.3 KTCS算法描述
    4.4 KTCS算法分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.2.1 軟硬件配置
        5.2.2 數(shù)據(jù)集
        5.2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.3 性能分析與比較
        5.3.1 索引構(gòu)建時(shí)間比較
        5.3.2 社區(qū)查詢時(shí)間比較
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]路網(wǎng)環(huán)境下訪問(wèn)序列受限的多標(biāo)簽路線查詢算法[J]. 張金增,文潔,孟小峰.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2012(11)



本文編號(hào)：3718105