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Fast Algorithms for the Maximum Clique Problem on Massive Sparse Graphs

机译:大规模稀疏图上最大团问题的快速算法

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摘要

The maximum clique problem is a well known NP-Hard problem with applicationsin data mining, network analysis, informatics, and many other areas. Althoughthere exist several algorithms with acceptable runtimes for certain classes ofgraphs, many of them are infeasible for massive graphs. We present a new exactalgorithm that employs novel pruning techniques to very quickly find maximumcliques in large sparse graphs. Extensive experiments on several types ofsynthetic and real-world graphs show that our new algorithm is up to severalorders of magnitude faster than existing algorithms for most instances. We alsopresent a heuristic variant that runs orders of magnitude faster than the exactalgorithm, while providing optimal or near-optimal solutions.
机译:最大派系问题是众所周知的NP-Hard问题,它在数据挖掘,网络分析,信息学和许多其他领域中都有应用。尽管对于某些类别的图,存在几种具有可接受的运行时间的算法,但是其中许多算法对于大型图是不可行的。我们提出了一种新的精确算法,该算法采用了新颖的修剪技术,可以很快地在大型稀疏图中找到最大斜率。在几种类型的合成图和真实世界图上进行的大量实验表明,对于大多数情况,我们的新算法比现有算法快几个数量级。我们还提出了一种启发式变体,其运行速度比精确算法快几个数量级,同时提供了最佳或接近最佳的解决方案。

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