抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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クリークはネットワーク解析における凝集部分グラフマイニングのための最も基本的なモデルの1つである。既存のクリークモデルは,主に非署名ネットワークに焦点を合わせる。しかし,実世界では,多くのアプリケーションが正と負のエッジを持つ署名ネットワークとしてモデル化されている。署名されたネットワークが署名されていないネットワークとは異なる自身の特性を保持するので,既存のクリークモデルは署名されたネットワークに不適当である。これに動機付けられて,符号付きネットワークに対して,最も基本的で支配的な理論,構造バランス理論を考慮した均衡クリークモデルを提案した。平衡クリークモデルに従って,与えられた署名ネットワークにおけるすべての最大平衡クリークを計算する最大平衡クリーク計数問題(MBCE)と,最大サイズを持つバランスクリークを計算する最大バランスクリーク探索問題(MBCS)を研究した。MBCE問題とMBCS問題は両方ともNP-Hardであることを示した。MBCE問題に対して,直接解は,署名されたネットワークを2つの非署名ネットワークとして扱い,非署名ネットワークのためのオフザイス技術を活用することである。しかしながら,そのような解決策は,大きな署名ネットワークに対して非効率的である。この問題に取り組むために,本論文では,最初に署名されたネットワークのユニークな特性を利用することによって,新しい最大平衡クリーク計数アルゴリズムを提案した。新しい提案アルゴリズムに基づいて,著者らは,さらに,計数の効率を改善するために,2つの最適化戦略を考案した。MBCS問題に対して,探索空間分割に基づく新しい探索フレームワークを提案した。新しいフレームワークの効率をさらに改善するために,冗長探索枝と無効候補に関する多重最適化戦略を提案する。大規模実データセットに関する広範な実験を行った。実験結果は,MBCE問題とMBCS問題のための提案アルゴリズムの効率性,有効性とスケーラビリティを実証した。【JST・京大機械翻訳】
