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基于多模糊约束强仿真的社会群体查询(CS DB)

传统的社会群体分析大多使用交互模型、事件模型或其他方法来识别和区分群体。这种方法可以根据地理位置、社会关系和/或相关事件将社会参与者分成不同的群体。然而,在一些应用程序中,需要对成员和组成员之间的交互作出更具体的限制。一般采用图形模式匹配(GPM)来解决这一问题。然而,现有的GPM方法很少考虑节点和边缘的丰富上下文信息来度量成员之间的可信度。本文提出了一个需要考虑组成员间信任的社会群体查询问题。为了解决这一问题,我们在探索模式节点拓扑有序序列的基础上,提出了一种强仿真GPM算法(NTSS)。针对NTSS算法在将模式图与度数为零的多个节点进行匹配时效率低下以及针对多个匹配子图共享匹配边重复计算的问题,提出了两种优化策略。最后,我们在实际应用中对四个社交网络数据集进行了NTSS算法和具有优化策略的算法的有效性和效率的验证实验。实验结果表明,NTSS算法明显优于现有的多约束GPM算法,并且结合了两种优化策略的NTSS_Inv_EdgC算法大大提高了NTSS算法的效率。

原文题目:Social Group Query Based on Multi-fuzzy-constrained Strong Simulation

原文:Traditional social group analysis mostly uses interaction models, event models, or other methods to identify and distinguish groups. This type of method can divide social participants into different groups based on their geographic location, social relationships, and/or related events. However, in some applications, it is necessary to make more specific restrictions on the members and the interaction between members of the group. Generally, graph pattern matching (GPM) is used to solve this problem. However, the existing GPM methods rarely consider the rich contextual information of nodes and edges to measure the credibility between members. In this paper, a social group query problem that needs to consider the trust between members of the group is proposed. To solve this problem, we propose a Strong Simulation GPM algorithm (NTSS) based on the exploration of pattern Node Topological ordered sequence. Aiming at the inefficiency of the NTSS algorithm when matching pattern graph with multiple nodes with zero in-degree and the problem of repeated calculation of matching edges shared by multiple matching subgraphs, two optimization strategies are proposed. Finally, we conduct verification experiments on the effectiveness and efficiency of the NTSS algorithm and the algorithms with the optimization strategies on four social network datasets in real applications. Experimental results show that the NTSS algorithm is significantly better than the existing multi-constrained GPM algorithm, and the NTSS_Inv_EdgC algorithm, which combines two optimization strategies, greatly improves the efficiency of the NTSS algorithm.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2103.09497

原文作者:Guliu Liu, Lei Li, Guanfeng Liu, Xindong Wu

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