《Graph Learning專欄》 ： 高密子圖挖掘

本週我們介紹另一圖上的「聚類」算法—高密子圖挖掘(Dense Subgraph Mining)，這類算法與社羣檢測不同的是處理的數據對象是異構圖(節點的類型不是單一的，同類型節點之間一般沒有邊)，社羣檢測需要對整張圖的節點進行社區劃分，而高密子圖只關心最緊密的那個社區；相同的是二者都是同一種思考模式：定義一個衡量密集度的指標，啓發式地不斷優化這個值。 lockstep行爲模式 在實際應用場景中，高

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