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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Top k 2-Clubs in a Network: A Genetic Algorithm

verfasst von : Mauro Castelli, Riccardo Dondi, Sara Manzoni, Giancarlo Mauri, Italo Zoppis

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2019

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The identification of cohesive communities (dense subgraphs) is a typical task applied to the analysis of social and biological networks. Different definitions of communities have been adopted for particular occurrences. One of these, the 2-club (dense subgraphs with diameter value at most of length 2) has been revealed of interest for applications and theoretical studies. Unfortunately, the identification of 2-clubs is a computationally intractable problem, and the search of approximate solutions (at a reasonable time) is therefore fundamental in many practical areas. In this article, we present a genetic algorithm based heuristic to compute a collection of Top k 2-clubs, i.e., a set composed by the largest k 2-clubs which cover an input graph. In particular, we discuss some preliminary results for synthetic data obtained by sampling Erdös-Rényi random graphs.

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Fußnoten
1
This property can be extended to each \(s \ge 2\).
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Top k 2-Clubs in a Network: A Genetic Algorithm
verfasst von
Mauro Castelli
Riccardo Dondi
Sara Manzoni
Giancarlo Mauri
Italo Zoppis
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-22750-0_63

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