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【24h】

A Local Algorithm for Finding Dense Bipartite-Like Subgraphs

机译:寻找密集二分子图的局部算法

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摘要

We give a local algorithm to extract dense bipartite-like subgraphs which characterize cyber-communities in the Web [13]. We use the bipartiteness ratio of a set as the quality measure that was introduced by Trevisan [20]. Our algorithm, denoted as FindDenseBipartite(v, s,θ), takes as input a starting vertex v, a volume target s and a bipartite-ness ratio parameter θ and outputs an induced subgraph of G. It is guaranteed to have the following approximation performance: for any subgraph S with bipartiteness ratio θ, there exists a subset S_θ (⊂) S such that vol(S_θ) ≥ vol(S)/9 and that if the starting vertex v ∈ S_θ and s ≥ vol(S), the algorithm FindDenseBipartite(v, s,θ) outputs a subgraph (X,Y) with bipartiteness ratio O(1/2 θ). The running time of the algorithm is O(s~2(Δ + log s)), where Δ is the maximum degree of G, independent of the size of G.
机译:我们给出了一种局部算法来提取密集的二部样子图,这些子图表征了网络中的网络社区[13]。我们使用集合的二分性比率作为Trevisan [20]引入的质量度量。我们的算法以FindDenseBipartite(v,s,θ)表示,将起始顶点v,体积目标s和二分比例参数θ作为输入,并输出G的诱导子图。保证具有以下近似值性能:对于任何具有二部分比θ的子图S,都存在一个子集S_θ(⊂)S,使得vol(S_θ)≥vol(S)/ 9,并且如果起始顶点v∈S_θ并且s≥vol(S),算法FindDenseBipartite(v,s,θ)输出一个二部比为O(1/2θ)的子图(X,Y)。该算法的运行时间为O(s〜2(Δ+ log s)),其中Δ是G的最大程度,与G的大小无关。

著录项

  • 来源
    《Computing and combinatorics》|2012年|145-156|共12页
  • 会议地点 Sydney(AU)
  • 作者

    Pan Peng;

  • 作者单位

    State Key Laboratory of Computer Science, Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,School of Information Science and Engineering,Graduate University of China Academy of Sciences, P.R. China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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