Técnicas de reducción de escala para calcular bicliques inducidos máximos
Autores: Shahinpour, Shahram; Shirvani, Shirin; Ertem, Zeynep; Butenko, Sergiy
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2017
Acceso abierto
Artículo científico
2017
Técnicas de reducción de escala para calcular bicliques inducidos máximos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Gráfico
Biclique
Problemas de optimización
Cardinalidad máxima
Número máximo de aristas
Análisis de redes complejas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Dado un grafo simple y no dirigido , una biclique es un subconjunto de vértices que induce un subgrafo bipartito completo en . En este documento, consideramos dos problemas de optimización asociados, el problema de la biclique máxima, que pregunta por una biclique de la cardinalidad máxima en el grafo, y el problema de la biclique de aristas máximas, con el objetivo de encontrar una biclique con el mayor número de aristas en el grafo. Estos problemas NP-duros encuentran aplicaciones en tareas de tipo biclustering que surgen en el análisis de redes complejas. Las instancias de la vida real de estos problemas a menudo involucran redes masivas, pero dispersas. Desarrollamos enfoques exactos para detectar bicliques óptimas en grafos a gran escala que combinan técnicas efectivas de reducción de escala con metodología de programación entera. Los resultados de experimentos computacionales con numerosas instancias de redes de la vida real demuestran el rendimiento del enfoque propuesto.
Descripción
Dado un grafo simple y no dirigido , una biclique es un subconjunto de vértices que induce un subgrafo bipartito completo en . En este documento, consideramos dos problemas de optimización asociados, el problema de la biclique máxima, que pregunta por una biclique de la cardinalidad máxima en el grafo, y el problema de la biclique de aristas máximas, con el objetivo de encontrar una biclique con el mayor número de aristas en el grafo. Estos problemas NP-duros encuentran aplicaciones en tareas de tipo biclustering que surgen en el análisis de redes complejas. Las instancias de la vida real de estos problemas a menudo involucran redes masivas, pero dispersas. Desarrollamos enfoques exactos para detectar bicliques óptimas en grafos a gran escala que combinan técnicas efectivas de reducción de escala con metodología de programación entera. Los resultados de experimentos computacionales con numerosas instancias de redes de la vida real demuestran el rendimiento del enfoque propuesto.