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【2h】

External-Memory Network Analysis Algorithms for Naturally Sparse Graphs

机译:自然稀疏图的外部存储网络分析算法

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摘要

In this paper, we present a number of network-analysis algorithms in theexternal-memory model. We focus on methods for large naturally sparse graphs,that is, n-vertex graphs that have O(n) edges and are structured so that thissparsity property holds for any subgraph of such a graph. We give efficientexternal-memory algorithms for the following problems for such graphs: -Finding an approximate d-degeneracy ordering; - Finding a cycle of lengthexactly c; - Enumerating all maximal cliques. Such problems are of interest,for example, in the analysis of social networks, where they are used to studynetwork cohesion.
机译:在本文中,我们在外部内存模型中呈现了许多网络分析算法。我们专注于大型自然稀疏图的方法,即具有O(n)边缘并且结构化的n个顶点图,使得该标准属性适用于这种图形的任何子图。对于此类图表,我们为以下问题提供了高效的内存算法: - 逼近近似的D-退化顺序; - 找到长度c的循环c; - 枚举所有最大族群。例如,在对社交网络的分析中,这些问题是有意义的,它们用于学习内核。

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