【摘 要】
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该文研究了从不确定图上挖掘top-k稠密子图的问题.由于图数据具有内生不确定性,确定图上稠密子图的定义和挖掘算法在不确定图上均不适用.因此,该文提出了不确定图上期望稠密
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61173023,61532015）资助
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该文研究了从不确定图上挖掘top-k稠密子图的问题.由于图数据具有内生不确定性,确定图上稠密子图的定义和挖掘算法在不确定图上均不适用.因此,该文提出了不确定图上期望稠密度的概念,并给出了其在多项式时间内的计算方法.基于此,该文定义了不确定图中导出子图之间的一种偏序关系.利用该偏序关系,将不确定图中的导出子图有效地组织成一棵搜索树.该文严格证明了此搜索树中可以完整无重复地覆盖不确定图上的所有导出子图.据此,该文提出了针对此搜索树的一种分支界限搜索算法DS,用于精确挖掘top-k稠密子图.该文还提出了不相交t
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