属性差异q-clique:发现合作图中高差异紧密团队

图数据中Top-k属性差异q-clique查询是一项针对复杂网络分析的重要研究议题。在现实世界的许多网络应用中，紧密子图的发现起着关键作用，尤其是在理解作者合作网络、研究领域划分、团队协作等方面。Top-k属性差异q-clique查询是这类研究中的新进展，目标是寻找图中k个节点之间，在特定属性（如研究领域或工作单位）上具有最大差异的q-clique结构。 q-clique不仅考虑了图的结构特性，还结合了节点的属性信息，使其成为一种更具洞察力的紧密子图表示。在作者合作关系图中，这种查询能够揭示不同领域的研究团队之间的紧密联系，有助于发现具有独特合作模式的小组。为了衡量q-clique的属性差异，研究者提出了相应的度量方法，并证明了该问题属于NP难问题，即寻找最优解的最优化问题可能需要多项式时间增长。 为了解决这个问题，研究人员采用了分支限界策略，设计了一种名为AD-Qclique的有效算法。这个算法利用最佳优先搜索的思想，通过优化节点的访问顺序来提升效率。通过在ACM作者信息数据集上的实验，结果显示AD-Qclique算法相较于基础算法BSL具有显著的性能优势，它能够在保持结果质量的同时，快速找到具有高H-index和广泛研究领域特征的作者团队。 孙焕良、卢智、刘俊岭和于戈等学者共同参与了这一研究，他们分别在数据库、数据挖掘、图数据挖掘和空间数据库等领域有所专长。他们的研究得到了国家自然科学基金等项目的资金支持，这进一步强调了图数据中Top-k属性差异q-clique查询在学术界的重要性以及其在实际应用中的潜在价值。通过这个新颖的问题定义和高效算法，我们看到了未来在理解和挖掘复杂网络中，如何结合结构与属性信息进行深入分析的新途径。