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图聚集技术的现状与挑战 被引量:6
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作者 潘秋萍 游进国 +2 位作者 张志朋 董朋志 胡宝丽 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期167-177,共11页
图聚集技术旨在获取能够涵盖原图大部分信息的简洁超图,用于提炼概要信息、解决存储消耗和社交隐私保护等问题.对当前的图聚集技术进行研究,综述了现有图聚集技术中的分组方法并对其进行分类,将分组标准划分为基于属性一致性、基于邻接... 图聚集技术旨在获取能够涵盖原图大部分信息的简洁超图,用于提炼概要信息、解决存储消耗和社交隐私保护等问题.对当前的图聚集技术进行研究,综述了现有图聚集技术中的分组方法并对其进行分类,将分组标准划分为基于属性一致性、基于邻接分组一致性、基于关联强度一致性、基于邻接顶点一致性和基于零重建误差这5类;在高层次上将各分组标准概括为基于属性、基于结构和同时基于属性和结构的图聚集.较为全面地总结和分析了当前图聚集技术的研究现状和进展,并探讨了未来研究的方向. 展开更多
关键词 图数据 图聚集 分组标准 属性信息一致 结构信息一致
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