典型文献
基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法
文献摘要：
强连通分量挖掘是图论中的经典问题之一,如何设计更高效率的串行强连通分量挖掘算法具有现实需求.GRSCC算法利用k步上近似和k步R相关集这两个粗糙集算子所构成的SUB-RSCC函数,可实现简单有向图中的强连通分量挖掘,而SUB-RSCC函数的调用次数决定了挖掘效率.根据挖掘强连通分量时顶点间存在的相关性,GRSCC算法引入了粒化策略,减少了SUB-RSCC函数的调用次数,提高了挖掘效率.在GRSCC算法的基础上,分析发现了顶点间的另外两种强连通分量相关性,由此设计了一种新的顶点粒化策略,进而提出了一种顶点粒k步搜索方法,可更大程度地减少SUB-RSCC函数的调用次数.最后,提出了一种基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法KGRSCC.实验结果表明,相比RSCC算法、GRSCC算法和Tarjan算法,KGRSCC算法具有更好的性能.
文献关键词：
强连通分量;粗糙集;图论;粒化策略;顶点粒k步搜索
中图分类号：
作者姓名：
程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝
作者机构：
江苏科技大学计算机学院 江苏镇江212000;数据科学与智能应用福建省高校重点实验室 福建漳州363000
文献出处：
引用格式：
[1]程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝-.基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法)[J].计算机科学,2022(08):97-107
A类：
强连通分量,GRSCC,RSCC,粒化策略,KGRSCC,Tarjan
B类：
顶点,粗糙集,挖掘算法,图论,经典问题,串行,法利,上近似,SUB,有向图,调用,搜索方法
AB值：
0.10403
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