[发明专利]一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法

权利要求书

1.一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法，其特征在于，具体步骤如下：

S1、首先输入超图H^G＝(V，E^h)、S、r，S为允许精确计算的超图大小，r为加速因子，提高算法的迭代效率，r＝1，计算超图中所有超边的support；

S2、初始化超图的极大k-truss下界low＝0，上界up＝0，当Size(|H|)S时，进行以下操作；

S3、计算当前超图中的三角形个数T＝所有超边的support之和/3，令low＝max(low，最小的超边support，T/超边总数)，令up＝max(up，最小的超边support，r*(T/超边总数))；

S4、将所有support小于上界up的超边从超图H中删除，得到一个新的超图H，更新所有剩余超边的support；

S5、重复步骤S2，直到超图H的大小小于S，执行步骤S6；

S6、令t＝up，当超图H中剩余超边的集合不为空时，进行以下操作；

S7、移除所有support小于t的超边，所有移除的超边构成集合E₀(H)，更新所有剩余超边的support；

S8、若tup，则对于所有属于E0(H)的超边，它们的truss值为t+2；否则令t＝max(t、H中最小的超边support)；

S9、重复步骤S7，直到剩余超边集合为空时，若此时tup，则t+2则是最终找到的k-truss值；否则，令r＝1、up＝low、H＝初始输入超图，重复步骤S3。

2.根据权利要求1所述的一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法，其特征在于：超图support为三条超边两两相交构成一个三角形，超边的support为该条超边参与构成的三角形数量。

3.根据权利要求1所述的一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法，其特征在于：超图k-truss为给定一个超图H和一个正整数k，满足k2，H的k-truss为H中的满足对H中的任意超边，超边的support大于k的极大子图。

4.根据权利要求1所述的一种基于k-truss的面向超图的社区发现方法，其特征在于：超图极大k-truss中K为H中的一个k-truss，且k为最大值。