双分图 GPU 加速最大基数匹配算法
本文介绍了如何利用单个图神经网络的特征，通过神经执行将复杂算法（如最大二分匹配）转化为流量问题，并使用 Ford-Fulkerson 算法实现最大流问题的求解，该方法取得了 100% 的理想匹配效果。
May, 2020
本文提出了一种优化 k - 选择算法解决高维数据相似度搜索问题的方法，实现了快速且准确的 k - 最近邻图的构建，并在多个方面超越目前的最新 GPU 技术。
Feb, 2017
该论文提出了一种快速、并行的最大团算法，特别适用于求解大型稀疏图，具备线性运行时特性，并且采用巧妙的预剪枝和分支策略，通过核心数和启发式算法发现关键点，同时使用并行搜索树加速探索；应用该算法计算强时间连通性和压缩图。
Feb, 2013
本研究使用理论高效的并行图算法和优化技术，结合大规模图分析，能够使单机具有 1TB 内存的计算机在几分钟内处理超过 35 亿个节点和 1280 亿条边的实际网络图像。同时，研究组将开发的这些算法公开提供给社区，以用作图算法效果评价指标的基准。
May, 2018
我们研究了不完全多图匹配问题，该问题是配对多个有限集合的 NP 难问题的推广，多图匹配在计算机视觉中起着关键作用，已经提出了许多专门的优化技术。我们填补了这一差距，并将已知的多维分配问题近似算法转化为不完全多图匹配问题。通过实验证明，我们的新方法在目标和运行时间方面显著优于以前的技术水平。我们的算法能够在两分钟内匹配超过 500 个关键点的 29 个图像，而考虑的最快竞争方法至少需要半小时，同时产生了更差的结果。
Jun, 2024
本论文提出了一种快速的大型图匹配的近似算法，使用新的投影固定点方法和双向随机投影的方法实现算法，理论上保证收敛速度为线性，并在大型合成和真实图上进行了广泛的实验，与之前的算法相比，在速度和准确性方面都有更好的表现。
Jul, 2012
该研究研究了二遍流算法在最大二分匹配上的应用，提出了结合子抽样和贪心匹配算法以及度有界半匹配算法的元算法，证明了近似算法的下限，并且发现了最优算法，同时也强调了需求使用新技术以进一步改进。
Jul, 2021