异质网络中基于关键词属性的Truss社区搜索

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摘 要：社区搜索旨在信息网络中寻找与用户指定的查询节点高度相关的稠密连通子图，是社会网络分析的重要研究内容。现有的社区搜索方法大多是针对同质网络，但现实中的信息网络通常是包含多种节点类型和多种关系类型的属性异质网络。提出了异质网络中基于元路径P和元结构S的P-距离和S-距离及（k，d，P）-truss和（k，d，S）-truss社区模型以度量子图的结构内聚性，同时提出了关键词属性得分函数用于度量不同子图的关键词属性相关性，最后提出了搜索具有最高关键词属性得分的（k，d，P）-truss和（k，d，S）-truss的社区搜索算法。（剩余13470字）