一种枚举时态网络极大 $(\Delta, \gamma)$\mbox{-}团的更新方法

给定一个时态网络 $\mathcal{G}(\mathcal{V}, \mathcal{E}, \mathcal{T})$，$(\mathcal{X},[t_a,t_b])$（其中 $\mathcal{X} \subseteq \mathcal{V}(\mathcal{G})$ 且 $[t_a,t_b] \subseteq \mathcal{T}$）被称为 $\mathcal{G}$ 的一个 $(\Delta, \gamma)$\mbox{-}团，如果在 $\mathcal{X}$ 中的每一对顶点之间，在时间区间 $[t_a,t_b]$ 内的每个 $\Delta$ 时段内必须存在至少 $\gamma$ 条链接。枚举此类极大团是时态网络分析中的一个重要问题，因为它揭示了 $\mathcal{G}$ 节点之间的接触模式。在本文中，我们研究在线环境下的极大 $(\Delta, \gamma)$\mbox{-}团枚举问题；即，网络的整个链接集事先未知，链接以迭代方式分批到达。假设直到时间戳 $T_{1}$（即 $\mathcal{E}^{T_{1}}$）的链接集及其对应的 $(\Delta, \gamma)$-团集已知。在下一批次（直到时间 $T_{2}$）中，到达了一组新的链接（记为 $\mathcal{E}^{(T_1,T_2]}$）。