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Efficient stable community search in temporal signed graphs
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AI
DOI：10.1007/s10115-025-02396-4.png)
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摘要
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符号图常用于建模不同实体间的两种相反关系，并在其中寻找社区已引起广泛关注。然而，以往研究主要关注静态符号图中社区的结构内聚性或鲁棒性，而未考虑时间信息。为填补这一空白，我们提出了一种新颖的时序符号图中的稳定跨度社区（SSC）模型。该模型整合了k-核模型用于内聚性测量的优良特性以及平衡三角形模型用于鲁棒性测量的优良特性，确保在时序符号图中内聚和鲁棒结构连续性的无缝过渡。在此基础上，我们阐述了时序符号图中的SSC搜索问题，并证明其为NP难问题。为解决该问题，我们开发了一种基于新颖界限剪枝技术和搜索方法的贪心算法，用于在固定时间子区间上的交图中探索稳定社区。此外，我们采用区间剪枝技术优雅地将该方法扩展到时序符号图中，显著提升了在查询时间区间内稳定跨度社区的搜索效率。我们在真实数据集上进行了大量实验，以验证我们模型和算法的效率与有效性。
Keyword:
Temporal signed graph
Stable span community search
Unbalanced triangle
k-Core
Core maintenance
期刊
IF:
3.1
论文数:
564
被引数:
5.2K
机构
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