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森林的松弛竞赛色数
1
作者 何文杰 许燕 +2 位作者 马俊霞 邵泽玲 米洪海 《河北省科学院学报》 CAS 2003年第1期1-4,共4页
主要研究森林的松弛竞赛色数。用分离策略证明了对任意的树G ,当松弛量d =2时 ,它的松弛竞赛色数 χdg(G) =2。这个结果回答了Dunn和Kierstead[4]
关键词 色数 竞赛色数 松弛竞赛色数 树 森林
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树的最大特征值的序
2
作者 张胜礼 潘正华 冯善状 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期37-43,共7页
设Tn为n个结点的树的集合。研究了Tn中树的最大特征值及其序,得到第十五至第三十三位的序以及对应的树。
关键词 树 特征值 特征多项式 排序
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Fibonacci数的一类和数列的性质 被引量：2
3
作者 杨志忠 《青海师范大学学报（自然科学版）》 2004年第4期13-15,共3页
文中用组合分析中的计算方法得到了关于Fibonacci数的一类和数列的性质.
关键词 组合分析 递推关系 FIBONACCI数列
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一种基于边增强的K-Truss社区搜索算法
4
作者 肖雁 《湖南邮电职业技术学院学报》 2024年第4期63-69,共7页
社区搜索的目标是寻找包含查询节点的有凝聚力和有意义的社区,近年来引起了广泛的研究兴趣。与基于单个节点和边的低阶方法相比,K-Truss社区搜索方法旨在探索复杂网络的高阶结构。然而,查询结果通常会存在多子图和孤立节点的情况。因此... 社区搜索的目标是寻找包含查询节点的有凝聚力和有意义的社区,近年来引起了广泛的研究兴趣。与基于单个节点和边的低阶方法相比,K-Truss社区搜索方法旨在探索复杂网络的高阶结构。然而,查询结果通常会存在多子图和孤立节点的情况。因此,本文提出了一种基于边增强的K-Truss社区搜索算法(BEMCS)来解决碎片化问题。它包括以下步骤:首先,根据查询节点确定包含所需社区的粗子图。然后,测量子图中每个节点与查询节点的接近度,根据它们的接近度值将这些节点分为几个级别,较低级别的节点具有较高的接近度值。接下来,通过将较低级别的节点连接到其上级节点来增强边。最后,在增强子图上进行K-Truss社区搜索,以获得最终的社区。在各种网络上进行了大量的实验,实验结果表明该方法可以有效解决碎片化问题,并且比一些最先进的方法表现更好。 展开更多
关键词 边增强 社区搜索 碎片化问题 K-Truss
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