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Efficient Matching for Column Intersection Graphs

机译:列相交图的高效匹配

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摘要

To improve the quality and efficiency of hypergraph-based matrix partitioners, we investigate high-qualityrnmatchings in column intersection graphs of large sparse binary matrices.We show that such algorithms haverna natural decomposition in an integer-weighted graph-matching function and a neighbor-finding functionrnand study the performance of 16 combinations of these functions. We improve upon the original matchingrnalgorithm of the Mondriaan matrix partitioner: by using PGA’, we improve the averagematching quality fromrn95.3% to 97.4% of the optimum value; by using our new neighbor-finding heuristic, we obtain comparablernquality and speedups of up to a factor of 19.6.
机译:为了提高基于超图的矩阵分区器的质量和效率,我们研究了大型稀疏二进制矩阵的列相交图中的高质量rnmatching,证明了这种算法在整数加权图匹配函数和邻居发现中具有自然分解功能并研究这些功能的16种组合的性能。我们改进了Mondriaan矩阵分配器的原始匹配算法:通过使用PGA',我们将平均匹配质量从最佳值的95.3%提高到了97.4%;通过使用新的邻居发现启发式方法,我们可以获得可比的质量和高达19.6的加速比。

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