56、动态关系网络中演化模式挖掘：从最大演化路径到协同演化关系基序

动态关系网络中演化模式挖掘：从最大演化路径到协同演化关系基序

在动态复杂关系网络的研究中，挖掘其中的演化模式对于理解实体之间的关系以及这些关系随时间的演变至关重要。本文将深入探讨最大演化路径挖掘和协同演化关系基序挖掘的相关算法和概念。

最大演化路径挖掘

在挖掘最大演化路径时，我们使用了一种基于修改后的深度优先搜索（DFS）遍历的算法，该算法作用于一个被称为诱导关系状态图（GRS）的有向无环图。

诱导关系状态图（GRS）

GRS 为每个发现的 IRS（Induced Relational State）创建一个节点，并添加一个虚拟根节点 r 与所有节点相连。对于每对 IRSs Si = (Vi, si, ei) 和 Sj = (Vj, sj, ej)，当且仅当 Vi ≠ Vj，|Vi ∩ Vj|/|Vi ∪ Vj| ≥ β 且 ei < sj 时，GRS 中存在从对应 Si 的节点到对应 Sj 的节点的有向边。

最大路径挖掘算法（mpm）

mpm 算法使用一个发现数组 d[·] 来记录遍历过程中每个节点的发现时间，初始时所有发现时间都设为 -1。遍历从根节点开始，逐步访问其他节点。对于给定节点 u，mpm 算法会从其相邻节点中选择结束时间最早且 d[v] < d[u] 的节点 v。同时，该算法会跟踪从根节点到当前节点的路径。如果当前节点 v 没有出边，则输出该路径，该路径对应的关系状态序列（不包括根节点）代表一个 EIRS（Evolving Induced Relational State）。以下是 mpm 算法的伪代码：