Resumen

Los gráficos han sido ampliamente utilizados para modelar las complejas relaciones entre entidades. La búsqueda de comunidades es un problema fundamental en el análisis de grafos. Su objetivo es identificar subgrafos cohesivos o comunidades que contienen los vértices de consulta dados. En las redes sociales, a un usuario generalmente se le asocia un peso que denota su influencia. Recientemente, se ha realizado investigación para detectar comunidades influyentes. Sin embargo, hay una falta de investigación que pueda respaldar los requisitos personalizados. En este estudio, proponemos un problema novedoso, llamado búsqueda de comunidades influyentes personalizadas (PIKE), que aprovecha el modelo -ECC para medir la cohesión de subgrafos e intenta encontrar la comunidad influyente para un conjunto de vértices de consulta. Para resolver el problema, primero se propone un método base. Para escalar en redes grandes, se desarrolla un algoritmo basado en dicotomía. Para acelerar aún más el cálculo y cumplir con el requisito en línea, desarrollamos un algoritmo basado en í

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Gráficos; Búsqueda comunitaria; Comunidades influyentes; Requisitos personalizados; Búsqueda de PIKE; Redes sociales
• Keywords:Graphs; Community search; Influential communities; Personalized requirement; PIKE search; Social networks