본 논문은 웹 스팸 탐지, 사기 스크리닝, 전자 상거래 추천 등 다양한 분야에 활용되는 그래프 마이닝의 핵심 과제인 준-클리크 발견을 위한 새로운 방법인 EDQC를 제안한다. EDQC는 에너지 확산 과정을 사용하여 구조적으로 응집력 있는 영역을 강조하는 에너지 순위를 생성하고, 이 순위를 기반으로 컨덕턴스(conductance)를 최소화하여 고품질 부분 그래프를 식별한다. 이후, 식별된 부분 그래프는 지정된 밀도 임계값을 충족하도록 개선된다. 75개의 실제 그래프에 대한 실험 결과, EDQC는 대부분의 데이터 세트에서 더 큰 준-클리크를 발견하고, 일관성 있는 성능과 경쟁력 있는 런타임을 보였다. EDQC는 에너지 확산을 준-클리크 발견에 처음으로 통합한 방법이다.
