[发明专利]基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法

说明书

本发明提供一种基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法，包括步骤：S1：进行连通k核查询，得到候选子图集合；S2：若当前所述候选子图集合不满足紧密子图的条件，在所述候选子图集合中迭代删除节点权值最小的节点；S3：删除当前所述候选子图集合中节点度小于k的节点；S4：重复步骤S2～S3直至当前所述候选子图集合的节点平均权值大于第一阈值w_Q或当前所述候选子图集合的节点数小于第二阈值n_Q；S5：返回当前所述候选子图集合，所述候选子图集合为满足条件的紧密k核子图集。本发明的一种基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法，具有更好的可扩展性，更加的贴合实际应用场景。

技术领域

本发明涉及大数据图查询领域，尤其涉及一种基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法。

背景技术

在现有的大部分研究中，关于k核社团查询使用的图都是未加权的图，其只考虑从图中寻找一个稠密且内聚的结构，却很少关注图中节点与节点之间联系的紧密程度。为解决这个问题，有文献提出在加权图中查询亲密核心组(querying intimate-core groups，QICG)问题，其将图中边的权值考虑在内，图中各边权值之和越小则表示图内节点越亲密。QICG问题给定加权图G，查询节点集Q，目标是在加权图中查询包含查询节点集Q且边权值总和最小的子图。

但在现实生活中的大多数应用场景下，QICG存在如下问题：

1、需要查询的社团仅包含给定的节点集；

2、节点之间边的权值越大则联系的紧密程度就越高，而QICG问题却与之相反；

3、在很多的应用中并不需要查询社团权重的最值。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法，其所得到的图是一个具有一定规模、内部稠密、联系紧密且连通的结构，具有更好的可扩展性，更加的贴合实际应用场景。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于贪婪策略的紧密k核子图查询方法，包括步骤：

S1：进行连通k核查询，得到候选子图集合；

S2：若当前所述候选子图集合不满足紧密子图的条件，在所述候选子图集合中迭代删除节点权值最小的节点；

S3：删除当前所述候选子图集合中节点度小于k的节点；

S4：重复步S2～S3直至当前所述候选子图集合的节点平均权值大于第一阈值w_Q或当前所述候选子图集合的节点数小于第二阈值n_Q；

S5：返回当前所述候选子图集合，所述候选子图集合为满足条件的紧密k核子图集。

优选地，所述S1步骤进一步包括步骤：

S11：计算目标图中每个节点的核值；

S12：对所述目标图进行k核分解后使用广度优先搜索找到连通k核的所述候选子图集合S_H，所述候选子图集合S_H包括多个候选子图。

优选地，所述S2前还包括步骤：

遍历每个所述候选子图，若所述候选子图的节点数小于给定的所述第二阈值n_Q，则将该候选子图从所述候选子图集合S_H中移除；

若所述候选子图的节点数大于等于第二阈值n_Q且所述候选子图的节点平均权值大于等于所述第一阈值w_Q，则保留该候选子图，否则在所述候选子图集合S_H迭代删除节点权值最小的节点。