Faster Algorithms for Generalized Mean Densest Subgraph Problem

要約

大きなグラフの最も密な部分グラフは、通常、最高の平均次数を持つ部分グラフを指します。これは、~\citet{veldt2021generalized} によって $p$-mean 密部分グラフ目標のファミリーに拡張されています。
$p$-mean 最密部分グラフ問題は、最高の平均 $p$ 乗次数をもつ部分グラフを求めますが、標準の最密部分グラフ問題は、単純に最高の平均次数をもつ部分グラフを求めます。
標準ピーリング アルゴリズムは、$p>1$ の場合、一般化された目的に対して任意にパフォーマンスが低下する可能性がありますが、$0要約(オリジナル)

The densest subgraph of a large graph usually refers to some subgraph with the highest average degree, which has been extended to the family of $p$-means dense subgraph objectives by~\citet{veldt2021generalized}. The $p$-mean densest subgraph problem seeks a subgraph with the highest average $p$-th-power degree, whereas the standard densest subgraph problem seeks a subgraph with a simple highest average degree. It was shown that the standard peeling algorithm can perform arbitrarily poorly on generalized objective when $p>1$ but uncertain when $0arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google