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Computational Challenges with Cliques, Quasi-cliques and Clique Partitions in Graphs

机译：图形中的集团，拟气候和集团分区的计算挑战

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摘要

During the last decade, many problems in social, biological, and financial networks require finding cliques, or quasi-cliques. Cliques or clique partitions have also been used as clustering or classification tools in data sets represented by networks. These networks can be very large and often massive and therefore external (or semi-external) memory algorithms are needed. We discuss four applications where we identify computational challenges which are both of practical and theoretical interest.
机译：在过去的十年中，社会，生物和金融网络中的许多问题都需要找到集团或准集团。集团或集团分区也已用作网络所代表的数据集中的聚类或分类工具。这些网络可能非常大，而且通常很庞大，因此需要外部（或半外部）存储算法。我们讨论了四个应用程序，其中我们确定了具有实际和理论意义的计算挑战。

著录项

  • 来源
    《Experimental algorithms》|2010年|p.13-22|共10页
  • 会议地点 Naples(IT);Naples(IT)
  • 作者

    Panos M. Pardalos; Steffen Rebennack;

  • 作者单位

    Center for Applied Optimization Department of Industrial Systems Engineering University of Florida, USA;

    Center for Applied Optimization Department of Industrial Systems Engineering University of Florida, USA;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 软件工程;
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