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圖聚集技術(shù)旨在獲取能夠涵蓋原圖大部分信息的簡潔超圖，用于提煉概要信息、解決存儲消耗和社交隱私保護(hù)等問題．對當(dāng)前的圖聚集技術(shù)進(jìn)行研究，綜述了現(xiàn)有圖聚集技術(shù)中的分組方法并對其進(jìn)行分類，將分組標(biāo)準(zhǔn)劃分為基于屬性一致性、基于鄰接分組一致性、基于關(guān)聯(lián)強(qiáng)度一致性、基于鄰接頂點(diǎn)一致性和基于零重建誤差這5類：在高層次上將各分組標(biāo)準(zhǔn)概括為基于屬性、基于結(jié)構(gòu)和同時(shí)基于屬性和結(jié)構(gòu)的圖聚集．較為全面地總結(jié)和分析了當(dāng)前圖聚集技術(shù)的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，并探討了未來研究的方向．
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