【摘 要】
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社会网络中社团核心的发现是目前研究界和产业界关注的热点问题。现有算法把社团处理为特定约柬下的图后，将社团核心发现规约为紧凑子图的提取，但对于动态约束下的多图效率很低
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60773169;国家“十一五”科技支撑计划No.2006BAI05A01~~
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社会网络中社团核心的发现是目前研究界和产业界关注的热点问题。现有算法把社团处理为特定约柬下的图后，将社团核心发现规约为紧凑子图的提取，但对于动态约束下的多图效率很低。为此，提出基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法——CCDCD（community core mining with dynamic constrains based on graph density）。主要工作包括：（1）分析约束条件变化下，关于社团的图密度变化规律；（2）提出约束变化下，社团图密度的近似求解算法DCUE（dynamic ca
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