local algorithms | BriefGPT

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端到端延迟预测的低复杂度方法
该论文探讨了在软件定义网络中，设计低成本的本地算法来预测端到端的延迟，以满足特定应用程序的服务质量需求。研究提出了几种低复杂度的方法来预测延迟，并在公共数据集上比较了其预测和训练时间与准确性。
PDFa year ago
组合问题的图神经网络的近似比
该论文从理论角度研究了如何利用图神经网络解决组合问题的近似算法，并提出了一种新的 GNN 类别，揭示了 GNN 的相对近似比，并证明了在节点特征中添加染色可以提高学习算法的近似比。
PDF5 years ago
基于流的局部图聚类算法
本文介绍了一种名为 LocalImprove 的算法，应用于设计更好的本地图分区算法，该算法是首个切割改进算法，具有局部性质，可以在更短的时间内运行，同时与 Andersen 和 Lang 的全局算法具有相同的理论保证，解决了先前基于随机行
PDF11 years ago
在近似线性时间内找到大小为 $\sqrt {N/e}$ 的隐藏团
本文提出了一种新的算法，能在近线性时间内解决 Erdos-Renyi 随机图中的大小不小于 (1+eps) sqrt (N/e) 的 clique 识别问题，并在大环正则图的情况下通过 “local” 算法成功识别大小不小于 (1+eps)
PDF11 years ago
稀疏随机图上本地算法的限制
本文研究了关于在图上的局部算法。我们证明了局部算法产生的每个独立集都比最大集合要小，而且通过聚类属性，我们强调了在随机图上的局部算法存在局限性。
PDF11 years ago
大规模图的本地聚类算法及其在近似线性时间图分割中的应用
本文研究了大规模图的本地算法设计并提出了一种本地聚类算法，该算法可在几乎线性的时间内找到较好的簇，并基于该聚类算法提出了一种划分算法，进而设计了求解对称对角占优矩阵中线性系统的近线性算法，还提出了其他相关结果。
PDF16 years ago
我们可以通过隐私学到什么？
研究了学习算法的隐私性问题，提出了差分隐私的概念，证明了任何可学习的概念类都可以差分隐私地学习，并提出了基于局部算法的隐私 PAC 学习器。
PDF16 years ago