一种多维网络上的社群核分解方法及系统

摘要

本发明提出了一种多维网络上的社群核分解方法，计算和存储所有潜在的社群组合，以进行社群挖掘和网络分解分析，包括以下步骤：步骤A：对多维网络和社群进行建模；步骤B：以自顶而下的方式进行kcore核心分解；步骤C：通过存储点在不同维度上的核序数的差值，实现存储空间的优化。本发明提出的多维图上的kcore分解方法有益效果包括：效率提升：本发明在10维度的DBLP数据集上只需要375秒，传统算法需要3932秒的时间。存储空间优化：本发明提出的存储方案存储10维图的DBLP数据集只需要302MB的存储空间，而不经优化的简单存储需要32GB的空间。