[发明专利]一种图数据库中稠密子图挖掘方法和框架

权利要求书

1.一种图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，所述图数据库中稠密子图挖掘方法在现有truss分解算法的基础上，利用c_max-core中一定存在一个(c_max-2)-truss这一性质来找到一个候选子图，并在候选子图中truss分解；

所述图数据库中稠密子图挖掘方法具体包括以下步骤：

S1：在全图上进行core分解找到c_max-core；

S2：在子图c_max-core中进行truss分解来得到最大的truss值；

S3：令k_{lower bound}为此子图中的最大truss值；

S4：在子图(k_{lower bound}-1)-core中进行truss分解得到k_max-truss。

2.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，一个c-core中的所有节点的度都大于c，所述c_max-core是指c值最大的core number。

3.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，在建立邻居表时，采用hash数组的方法，每个数组内存储一个hash表，内容为该数组顶点的传出邻居。

4.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘方法，其特征在于，当所述图数据库中稠密子图挖掘方法应用于三角形计算时，将图转化为有向无环图。

5.根据权利要求4所述的图数据库中稠密子图挖掘方法和框架，其特征在于，将所述图转化为有向无环图的转换根据是度小的点指向度大的点，度相同的序号小的指向序号大的。

6.一种图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征在于，包括：

core分解模块，所述core分解模块的输出端连接有对比提取模块一，所述对比提取模块一的输出端连接有truss分解模块一，所述truss分解模块一的输出端连接有对比提取模块二，所述对比提取模块二的输出端连接有truss分解模块二，所述truss分解模块二的输出端连接有对比提取模块三。

7.根据权利要求6所述的图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征在于，所述core分解模块用于在全图进行core分解，所述对比提取模块用于对core分解的c进行大小对比，取较大的值继续与下一个值对比，最后找到c_max-core。

8.根据权利要求7所述的图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征在于，所述truss分解模块一对子图c_max-core进行truss分解，所述对比提取模块二用于在子图c_max-core进行truss分解得到的truss值中进行大小对比，取较大的值继续与下一个值对比，最后找到最大的truss值。

9.根据权利要求8所述的图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征在于，所述truss分级模块二用于在子图(k_{lower bound}-1)-core中进行truss分解，(k_{lower bound}-1)-core为最大的truss值。

10.根据权利要求1所述的图数据库中稠密子图挖掘框架，其特征在于，所述对比提取模块三用于对比在(k_{lower bound}-1)-core中进行truss分解的值，取较大的值继续与下一个值对比，最后得到k_max-truss值。