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首页> 外文期刊>International Journal of Hybrid Intelligent Systems >Compression of community graph using graph mining techniques
【24h】

Compression of community graph using graph mining techniques

机译：使用图挖掘技术压缩社区图

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Representation of any network graphically has vast applications and used for knowledge extraction efficiently. Due to the increase in applications of a graph, the size of the graph becomes larger as well as its complexity becomes more and more. So visualization and analyzing of a large community graph are more challenging. Hence compression technique may be used to study a large community graph for knowledge extraction. During compression, there should not be any loss of information. This paper proposes an algorithm, “ComComGra” which compresses a large community graph with various communities using graph mining techniques. The proposed algorithm elaborates with two examples which include a benchmark example.
机译：任何网络的图形表示都有广泛的应用，可有效地用于知识提取。由于图的应用增加，所以图的大小变大并且其复杂性越来越大。因此，大型社区图的可视化和分析更具挑战性。因此，压缩技术可用于研究大型社区图以进行知识提取。压缩期间，不应丢失任何信息。本文提出了一种“ ComComGra”算法，该算法使用图挖掘技术压缩具有各种社区的大型社区图。该算法详细阐述了两个示例，其中包括一个基准示例。

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