灵活
大数据
性能
特征
并行最大团算法的一般框架 针对大型稀疏图进行了快速优化。 在18亿边缘网络上测试的算法 显示了一组快速启发式算法以提供准确的近似值 大型动态网络时间强连接分量（TSCC）的计算算法 参数化以尽可能快地计算k集团 为最大团问题包括各种紧线性时间界限 可以在运行时选择每个算法的顶点顺序 在修剪或搜索顶点时，动态地定期减少图形表示，从而降低对大量图形的内存需求，提高速度，并具有缓存优势
最大时间强分量的可视化
