Jump to content

Плотный подграф

Пример графа G с плотностью d G = 1,375 и его самого плотного подграфа, индуцированного вершинами b , c , d , e и h красного цвета с плотностью 1,4.

В теории графов и информатике плотный подграф — это подграф со множеством ребер на вершину. Это формализуется следующим образом: пусть G = ( V , E ) неориентированный граф и пусть S = ( V S , E S ) — подграф G . Тогда плотность S : определяется как

Самая плотная задача подграфа — это задача поиска подграфа максимальной плотности. Плотность максимально плотного подграфа графа иногда называют плотностью его подграфа . В 1984 году Эндрю В. Голдберг разработал алгоритм с полиномиальным временем для поиска подграфа максимальной плотности с использованием метода максимального потока . Это было улучшено Галло, Григориадисом и Тарьяном в 1989 году. [1] для запуска за O ( nm log( n 2 / м )) время. Простую ЛП для поиска оптимального решения предложил Чарикар в 2000 году. [2]

Плотность подграфов асимптотична родственному понятию древесности и вырожденности графа .

Самый плотный k- подграф

[ редактировать ]

Существует множество вариантов задачи о плотнейшем подграфе. Одна из них — задача о самом плотном k -подграфе, цель которой — найти подграф максимальной плотности ровно на k вершинах. Эта задача обобщает проблему о клике и поэтому является NP-трудной в общих графах. Существует полиномиальный алгоритм, аппроксимирующий самый плотный k -подграф с отношением для каждого , [3] хотя оно и не допускает -аппроксимация за полиномиальное время, если гипотеза экспоненциального времени неверна. [4] При более слабом предположении, что , PTAS . для этой проблемы не существует [5]

Проблема остается NP-трудной в двудольных и хордальных графах, но является полиномиальной для деревьев и расщепляемых графов . [6] Неизвестно, является ли проблема NP-трудной или полиномиальной в (собственных) интервальных графах и плоских графах ; однако вариант задачи, в которой требуется связность подграфа, является NP-трудным в плоских графах. [7]

Самый плотный не более k подграф

[ редактировать ]

Цель самого плотного максимум Задача состоит в том, чтобы найти подграф максимальной плотности не более чем на вершины. Андерсен и Челлапилла показали, что если существует -аппроксимации этой задачи, то это приведет к -приближение для наиболее плотного проблема с подграфом. [8] Позже это было улучшено Хуллером и Сахой , которые показали, что -приближение для наиболее плотного подграф подразумевает -приближение для наиболее плотного проблема с подграфом. [9]

Самый плотный не менее k подграф

[ редактировать ]

По крайней мере самый плотный задача определяется аналогично самой плотной не более проблема с подграфом. Проблема NP-полная, [9] но допускает 2-приближение за полиномиальное время. [10] Более того, есть некоторые свидетельства того, что этот алгоритм аппроксимации, по сути, является лучшим из возможных: если принять гипотезу расширения малого множества (предположение о вычислительной сложности, тесно связанное с гипотезой уникальных игр ), то NP-трудно аппроксимировать задачу с точностью до коэффициент для каждой константы . [11]

K -клики Плотный подграф

[ редактировать ]

Харалампос Цуракакис представил Задача о плотнейшем подграфе -клики. Этот вариант задачи о плотнейшем подграфе направлен на максимизацию среднего числа индуцированных клики , где это набор -клики, индуцированные . Обратите внимание, что проблема плотнейшего подграфа получается как частный случай для . Это обобщение обеспечивает эмпирически успешный политаймовый подход для извлечения крупных группировок из крупномасштабных реальных сетей.

Локально top -k плотный подграф

[ редактировать ]

Цинь и др. ввел задачу обнаружения в графе top -k локально плотных подграфов, каждый из которых достигает наибольшей плотности в своей локальной области графа: он не содержится ни в одном суперграфе с такой же или большей плотностью и не содержит подграфов с плотностью будучи слабо связанным с остальной частью локального плотного подграфа. Обратите внимание, что проблема плотнейшего подграфа получается как частный случай для . Множество локально плотных подграфов вграфик можно вычислить за полиномиальное время.

  1. ^ Галло, Джорджио; Григориадис, Майкл Д.; Тарьян, Роберт Э. (1989), «Быстрый параметрический алгоритм максимального потока и его приложения», SIAM Journal on Computing , 18 (1): 30–55, doi : 10.1137/0218003 , MR   0978165
  2. ^ Чарикар, Моисей (2000), «Алгоритмы жадной аппроксимации для поиска плотных компонентов в графе», Янсен, Клаус; Хуллер, Самир (ред.), Алгоритмы аппроксимации для комбинаторной оптимизации, Третий международный семинар, APPROX 2000, Саарбрюккен, Германия, 5-8 сентября 2000 г., Труды , Конспекты лекций по информатике, том. 1913, Спрингер, стр. 84–95, номер документа : 10.1007/3-540-44436-X_10 , ISBN.  978-3-540-67996-7
  3. ^ Бхаскара, Адитья; Чарикар, Моисей ; Хламтач, Иден; Файги, Уриэль ; Виджаярагаван, Аравиндан (2010), «Обнаружение высокой плотности бревен - O ( n 1/4 ) аппроксимация самого плотного k -подграфа », STOC'10 - Труды Международного симпозиума ACM по теории вычислений 2010 г. , ACM, Нью-Йорк, стр. 201–210, doi : 10.1145/1806689.1806719 , ISBN  9781450300506 , МР   2743268 , S2CID   1391318 .
  4. ^ Мануранси, Пасин (2017), «Почти полиномиальное отношение ETH-твердости аппроксимирующего плотнейшего k-подграфа», STOC'17 — Материалы 49-го ежегодного симпозиума ACM SIGACT по теории вычислений , ACM, стр. 954–961, arXiv : 1611.05991 , номер doi : 10.1145/3055399.3055412 , ISBN  9781450345286 , S2CID   1892186 .
  5. ^ Хот, Субхаш (2006), «Исключение PTAS для мини-бисекции графа, плотного k -подграфа и двудольной клики», SIAM Journal on Computing , 36 (4): 1025–1071, CiteSeerX   10.1.1.114.3324 , doi : 10.1137/S0097539705447037 , MR   2272270 , S2CID   16514252 .
  6. ^ Корней, Д.Г. ; Перл, Ю. (1984), «Кластеризация и доминирование в совершенных графах», Discrete Applied Mathematics , 9 (1): 27–39, doi : 10.1016/0166-218X(84)90088-X , MR   0754426 .
  7. ^ Кейл, Дж. Марк; Брехт, Тимоти Б. (1991), «Сложность кластеризации в плоских графах» (PDF) , Журнал комбинаторной математики и комбинаторных вычислений , 9 : 155–159, MR   1111849 .
  8. ^ Андерсен, Рид; Челлапилла, Кумар (2009). Авраченков Константин; Донато, Дебора; Литвак, Нелли (ред.). «Нахождение плотных подграфов с границами размера» . Алгоритмы и модели веб-графа . Конспекты лекций по информатике. Берлин, Гейдельберг: Springer: 25–37. дои : 10.1007/978-3-540-95995-3_3 . ISBN  978-3-540-95995-3 .
  9. ^ Jump up to: а б Хуллер, Самир ; Саха, Барна (2009), «О поиске плотных подграфов» (PDF) , Автоматы, языки и программирование: 36-й международный коллоквиум, ICALP 2009, Родос, Греция, 5–12 июля 2009 г., Материалы, Часть I , Конспекты лекций по компьютеру Наука, том. 5555, Берлин: Springer-Verlag, стр. 597–608, CiteSeerX   10.1.1.722.843 , doi : 10.1007/978-3-642-02927-1_50 , ISBN  978-3-642-02926-4 , МР   2544878
  10. ^ Андерсен, Рид (2007), Поиск больших и малых плотных подграфов , arXiv : cs/0702032 , Bibcode : 2007cs........2032A
  11. ^ Мануранси, Пасин (2018), «Неаппроксимируемость задач максимальной биклики, минимальный k -разрез и плотный по меньшей мере k -подграф из гипотезы расширения малых множеств», Алгоритмы , 11 (1): 10, arXiv : 1705.03581 , doi : 10.3390/а11010010 , МР   3758880

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
  • Андерсен, Р.; Челлапилла, К. (2009), «Поиск плотных подграфов с границами размера», WAW : 25–36 .
  • Файги, Ю. ; Корцарз, Г.; Пелег, Д. (1997), «Проблема плотного k -подграфа», Algorithmica , 29 (3): 410–421, CiteSeerX   10.1.1.25.9443 , doi : 10.1007/s004530010050 , S2CID   8354738 .
  • Гольдберг, А. В. (1984), «Нахождение подграфа максимальной плотности», Технический отчет .
  • Цуракакис, К. (2015), «Проблема плотного подграфа K-клики», Труды 24-й Международной конференции по Всемирной паутине , стр. 1122–1132, CiteSeerX   10.1.1.695.7667 , doi : 10.1145/2736277.2741098 , ISBN  9781450334693 , S2CID   14586622 .
  • Цинь, Лу; Ли, Ронг{-}Хуа; Чанг, Лицзюнь; Чжан, Ченци (2015), «Обнаружение локально плотного подграфа», в Цао, Лунбин; Чжан, Чэнци; Иоахимс, Торстен; Уэбб, Джеффри И.; Маргинеанту, Драгош Д.; Уильямс, Грэм (ред.), Труды 21-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия, 10–13 августа 2015 г. , {ACM}, стр. 965–974, doi : 10.1145/ 2783258.2783299 , ISBN  9781450336642 , S2CID   11041435 .
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 8e9ff055c564f1a3989236aeacb32c8b__1701610380
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/8e/8b/8e9ff055c564f1a3989236aeacb32c8b.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Dense subgraph - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)