大图上的社区搜索研究综述
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2019-08-14 v2
摘要
随着信息技术的快速发展，各类大图在许多实际应用（如社交媒体与知识库）中普遍存在。这些图的一个重要组成部分是网络社区。本质上，社区是一组内部连接稠密的顶点。社区检索可用于许多实际应用，如活动组织、好友推荐等。因此，如何高效地从大图中发现高质量社区是大数据时代的重要研究课题。近来已提出一大批称为社区搜索的研究工作。它们旨在为从大型网络中实时搜索高质量社区提供高效解决方案。然而，这些工作关注不同类型的图并以不同方式形式化社区，因此亟需对之作全面综述。本综述中，我们对现有社区搜索工作进行了透彻回顾。此外，我们分析并比较了各模型下社区的质量以及不同解决方案的性能。进而，我们指出了新的研究方向。本综述不仅有助于研究者更好地理解现有社区搜索解决方案，也为实践者选择恰当方案提供了更好的判断依据。
引用
@article{arxiv.1904.12539,
title = {A Survey of Community Search Over Big Graphs},
author = {Yixiang Fang and Xin Huang and Lu Qin and Ying Zhang and Wenjie Zhang and Reynold Cheng and Xuemin Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12539},
year = {2019}
}