武木友野 一种求解伪团枚举问题的有效算法。 （英语） Zbl 1187.68354号 算法 56，编号1，3-16（2010）. 摘要：在给定的图中发现稠密结构的问题是信息学（包括数据挖掘和数据工程）中的一个基本问题。Clique是一种常用的稠密结构表示模型，由于其简单易行而被广泛使用。伪团是团的自然延伸，团是通过从团中删除少量边而得到的子图。这里，我们通过子图定义一个伪团，使得它的边数与具有相同顶点数的团的边数之比不小于给定的阈值。在本文中，我们解决了枚举给定图和阈值的所有伪团的问题。我们首先表明，使用简单的分治方法似乎很难获得多项式时间算法。然后，我们提出了一种基于反向搜索的多项式时间、多项式精确延迟算法。每个伪团的时间复杂度为\（O（\Delta\log|V|+\min\{\Delta^{2}，|V|+|E|\}）\）。计算实验表明，我们的算法对随机生成的图形和实际图形都是有效的。 引用于11文件 理学硕士： 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 关键词：稠密子图;最大子图;伪集团;准集团;致密结构;群集;社区发现;枚举;采矿;算法 软件：液化石油气 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Uno}，Algorithmica 56，No.1，3--16（2010；Zbl 1187.68354） 全文： 内政部 参考文献： [1] Agrawal，R.、Mannila，H.、Srikant，R.，Toivonen，H.，Verkamo，A.I.：关联规则的快速发现。摘自：《知识发现和数据挖掘进展》，第307-328页。麻省理工学院出版社，剑桥（1996） [2] Aslam，J.、Pelekhov，K.、Rus，D.：静态和动态信息组织的实用聚类算法。摘自：离散算法研讨会（SODA），第99卷，第51-60页。关联计算。机器。，纽约（1999）·Zbl 0934.68105号 [3] Arora，S.，Karger，D.，Karpinski，M.：NP-hard问题稠密实例的多项式时间近似方案。摘自：ACM计算机理论研讨会论文集，第284–293页（1995年）·兹伯利0968.68534 [4] Asai，T.、Abe，K.、Kawasoe，S.、Arimura，H.、Sakamoto，H.和Arikawa，S.：从大型半结构数据中高效发现子结构。In:SDM 2002（2002）会议记录·Zbl 1020.68521号 [5] Avis，D.，Fukuda，K.：枚举的反向搜索。离散应用程序。数学。65, 21–46 (1996) ·Zbl 0854.68070号 ·doi:10.1016/0166-218X（95）00026-N [6] Feige，U.，Peleg，D.，Kortsarz，G.：稠密k-子图问题。《算法》29，410–421（2001）·Zbl 0969.68117号 ·doi:10.1007/s004530010050 [7] Fukuda，K.，Matsui，T.：在二部图中寻找所有最小成本完美匹配。网络22，461–468（1992）·Zbl 0762.90080号 ·doi:10.1002/net.3230220504 [8] Fujisawa，K.，Hamuro，Y.，Katoh，N.，Tokuyama，T.，Yada，K.：使用半定规划近似分类属性的最佳二维关联规则。莱克特。注释计算。科学。1721, 148–159 (1999) ·doi:10.1007/3-540-46846-3_14 [9] Gallo，G.，Grigoriadis，M.D.，Tarjan，R.E.：一种快速参数最大流算法及其应用。SIAM J.计算。18, 30–55 (1989) ·兹比尔0679.68080 ·数字对象标识代码：10.1137/0218003 [10] Garey，M.R.，Johnson，D.S.，Stockmeyer，L.：一些简化的NP-完全问题，摘自：ACM计算理论研讨会论文集，第47-63页（1974）·Zbl 0338.05120号 [11] Gibson，D.，Kumar，R.，Tomkins，A.：在海量图中发现大型稠密子图。摘自：《超大数据库会议论文集》，第721-732页（2005年） [12] Haraguchi，M.，Okubo，Y.：一种使用伪集团搜索对网页进行聚类的方法。莱克特。注释Artif。智力。3847, 59–78 (2006) [13] Hu，H.，Yan，X.，Huang，Y.，Han，J.，Zhou，X.J.：跨大规模生物网络挖掘相干稠密子图以进行功能发现。生物信息学21，213–221（2005） [14] Kumar，R.，Raghavan，P.，Rajagopalan，S.，Tomkins，A.：从网络中提取大规模知识库。摘自：《超大数据库会议论文集》，第639-650页（1999） [15] Kumar，S.R.、Raphavan，P.、Rajagopalan，S.、Tomkins，A.：在网络上搜索新兴网络社区。摘自：第八届国际WWW会议记录，第1481-1493页（1999） [16] Makino，K.，Uno，T.：枚举所有最大团的新算法。莱克特。注释计算。科学。3111, 260–272 (2004) ·Zbl 1095.68626号 ·doi:10.1007/978-3-540-27810-8_23 [17] Nakano，S.，Uno，T.：指定直径树木的恒定时间生成。莱克特。注释计算。科学。3353, 33–45 (2004) ·Zbl 1112.68426号 ·doi:10.1007/978-3-540-30559-03 [18] Palla，G.，Derenyi，I.，Farkas，I.，Vicsek，T.：揭示自然界和社会中复杂网络的重叠群落结构。《自然》435（7043），814–818（2005）·doi:10.1038/nature03607 [19] Read，R.C.，Tarjan，R.E.：列出循环、路径和生成树的回溯算法的界限。网络5，237–252（1975）·Zbl 0316.05125号 [20] Tomita，E.，Tanaka，A.，Takahashi，H.：生成所有最大团和计算实验的最坏情况时间复杂性。西奥。计算。科学。363, 28–42 (2006) ·Zbl 1153.68398号 ·doi:10.1016/j.tcs.2006.06.015 [21] Uno，T.：减少枚举算法延迟和更改的两种通用方法。日本国家信息学研究所技术报告，004E（2003） [22] Uno，T.：枚举伪团的有效算法。莱克特。注释计算。科学。4835, 402–414 (2007) ·Zbl 1193.05155号 ·doi:10.1007/978-3-540-77120-3_36 [23] Uno，T.，Kiyomi，M.，Arimura，H.：LCM第2版：频繁/闭合/最大项集的高效挖掘算法。摘自：IEEE ICDM’04研讨会FIMI’04会议记录。可在http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS//Vol-126/ (2004) [24] Warner，S.：电子打印和开放档案倡议。伦敦银行同业拆借利率。高科技21，151–158（2003）·doi:10.1108/07378830310479794 [25] Zhang，Y.，Chu，C.H.，Ji，X.，Zha，H.：将多源新闻摘要与k路图双聚类相关联。SIGKDD探索。6, 34–42 (2004) ·doi:10.1145/1046456.1046461 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。