Новые методы обнаружения плотных подграфов во временных графах: JCDS и JWDS

 Introducing JCDS and JWDS: Novel Approaches for Dense Subgraph Detection in Temporal Graphs

«`html

Новые подходы к обнаружению плотных подграфов во временных графах

Ранее были разработаны алгоритмы полиномиальной сложности для поиска плотных подграфов, а затем были проведены исследования вариантов с ограничениями размера и расширениями для нескольких снимков графа. Исследователи также изучали перекрывающиеся плотные подграфы и альтернативные показатели плотности. Были разработаны различные алгоритмические подходы, включая жадные и итеративные методы, чтобы решить эти задачи.

Ученые из Университета Хельсинки исследовали проблему поиска плотных подграфов во временных сетях, сосредотачиваясь на подграфах с высокой схожестью Жаккара. Их целью было максимизировать общую плотность, сохраняя минимальный порог сходства. В связи с NP-сложностью проблемы, они разработали эффективный жадный алгоритм на основе подсчета вершин и ребер и исследовали альтернативный подход, включающий индексы Жаккара в целевую функцию.

Эксперименты как на синтетических, так и на реальных данных продемонстрировали эффективность их алгоритмов, подчеркивая важность этой работы в области графовой добычи и ее различных приложений в различных областях.

Практическое применение

Эти алгоритмы проявили адаптивность к изменениям параметров, обеспечивая повышение плотности и минимального индекса Жаккара при увеличении параметров. В реальных наборах данных алгоритм HarD эффективно сходился, обычно в пределах пяти итераций. Кейс-исследования по хэштегам Twitter и сетям соавторств также иллюстрировали практическую применимость их методов.

Исследование сравнивает два алгоритма, Itr и GrD, которые показывают сходную производительность в обнаружении плотных подграфов, при этом Itr более эффективен, особенно на реальных наборах данных. Эксперименты показывают, как изменения параметров значительно влияют на обнаруженные плотности и коэффициенты Жаккара.

Заключение

Эта статья представляет новаторские подходы к обнаружению плотных подграфов во временных сетях. Исследование вводит две новые проблемы: обнаружение плотного подграфа с ограничением Жаккара (JCDS) и обнаружение взвешенного плотного подграфа с ограничением Жаккара (JWDS). Оба направлены на поиск плотных подмножеств вершин в нескольких снимках графа с учетом ограничений индекса Жаккара.

Эти результаты предлагают новые подходы для анализа временных сетей и предлагают многообещающие направления для будущих исследований в этой области.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    Meta запускает KernelLLM: Эффективная генерация GPU-ядр

    Преобразование GPU-программирования с помощью KernelLLM Обзор KernelLLM KernelLLM от Meta — это продвинутая языковая модель, которая упрощает разработку GPU-ядр. С 8 миллиардами параметров, она позволяет разработчикам сосредоточиться на оптимизации производительности, избавляя их от…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Эффективная настройка Qwen3-14B с Unsloth AI на Google Colab

    Практическое руководство по тонкой настройке Qwen3-14B с использованием Unsloth AI Введение Тонкая настройка больших языковых моделей, таких как Qwen3-14B, может быть трудоемкой. Unsloth AI предлагает упрощенный подход, который снижает использование ресурсов. Это руководство…

  • Itinai.com it company office background blured photography by c2deb05c 8496 4a4d 8cab 2bb3d57fc0f0 3

    Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google: революция в исследованиях

    Введение Приложение NotebookLM от Google — это революционный шаг в области исследований, предлагающий пользователям доступ к персонализированным инструментам для работы с контентом. Ключевые особенности NotebookLM 1. Улучшенный контекстный ИИ NotebookLM использует модель Gemini…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 1

    UAEval4RAG: Новый стандарт оценки систем RAG для отказа от неразрешимых запросов

    Улучшение оценки ИИ с помощью UAEval4RAG Исследователи Salesforce представили новую структуру под названием UAEval4RAG, разработанную для улучшения оценки систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Эта структура фокусируется на способности систем отклонять запросы, на которые нельзя…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 392d7806 596c 4c64 a1ae 56d85025c3f2 2

    Агентный ИИ в финансовых услугах: возможности и риски

    Возможности Agentic AI в финансовых услугах Введение в Agentic AI Agentic AI — это продвинутые программные системы, способные автономно принимать решения и планировать. Эти системы отличаются от традиционных автоматизированных инструментов и чат-ботов, используя…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 3

    Ограничения методов интерпретации ИИ: результаты исследования Anthropic

    Понимание разъяснений ИИ: Практические бизнес-решения Введение в цепочку размышлений Метод цепочки размышлений (CoT) помогает понять, как большие языковые модели (LLM) приходят к своим выводам. Это особенно важно в критически важных областях, таких как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Omni-R1: Прорыв в аудио-вопросах с использованием обучения с подкреплением

    Преобразование бизнеса с помощью Omni-R1 Недавние инновации в области искусственного интеллекта показывают, что обучение с подкреплением (RL) может значительно улучшить аналитические способности больших языковых моделей (LLMs). Omni-R1 продвигает аудио-вопросы и ответы, интегрируя текстовое…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 2

    Эффективный векторный поиск в Azure Cosmos DB от Microsoft

    Эффективный поиск векторных данных с помощью Microsoft Azure Cosmos DB Инновационное решение Microsoft Microsoft разработала систему, которая интегрирует возможности векторного поиска непосредственно в Azure Cosmos DB. Это позволяет бизнесу выполнять эффективные поиски по…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Критические уязвимости безопасности в Протоколе Контекста Модели (MCP)

    Практические бизнес-решения для устранения уязвимостей MCP Модельный контекстный протокол (MCP) предлагает значительные преимущества, но также несет в себе риски безопасности. Вот как можно улучшить бизнес и реальную жизнь, устраняя эти уязвимости. 1. Устранение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 969e10ee 2e3d 4795 981a bb3a54b45014 0

    Улучшение эффективности поиска с помощью обучения с подкреплением в рамках SEM от Ant Group

    Оптимизация использования инструментов и эффективности рассуждений в ИИ Понимание проблемы Недавние разработки в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали их способность выполнять сложные задачи рассуждения и использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 1

    Улучшение принятия решений в бизнесе с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения Недавние достижения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для бизнеса. Вот как можно использовать их для улучшения бизнес-результатов: 1. Определение возможностей автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    Создание Интеллектуальной Системы Вопрос-Ответ на Основе AI

    Создание Эффективной Системы Вопрос-Ответ Эта инструкция описывает шаги по созданию мощной системы вопрос-ответ, используя комбинацию передовых технологий. Интеграция API Tavily Search, Chroma, Google Gemini LLM и фреймворка LangChain позволит компаниям улучшить взаимодействие с…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 1

    Оптимизация программной инженерии с помощью языковых моделей

    Оптимизация программной инженерии с помощью языковых моделей Введение в языковые модели Современные достижения в области языковых моделей (LM) показывают их потенциал для автоматизации сложных задач в различных областях, включая программную инженерию. Эти модели…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    AWS Strands Agents SDK: Упрощение разработки ИИ-агентов

    AWS Strands Agents SDK: Преобразование бизнеса с помощью ИИ Amazon Web Services (AWS) открыла доступ к Strands Agents SDK, который упрощает разработку ИИ-агентов. Это решение делает ИИ доступным для различных отраслей, позволяя разработчикам…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    LightLab: Революция в управлении освещением изображений с помощью ИИ

    Введение в LightLab: Новый метод ИИ для управления освещением изображений Исследователи Google в сотрудничестве с несколькими университетами разработали LightLab, передовой метод ИИ, который позволяет точно управлять освещением в изображениях. Это новшество решает проблемы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    DeepSeek-V3: Революция в языковом моделировании с повышенной эффективностью

    Оптимизация языкового моделирования с помощью DeepSeek-AI Модели, такие как DeepSeek-V3, предлагают инновационные решения для повышения эффективности бизнеса. Вот как они могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь: Проблемы масштабирования языковых моделей Организации сталкиваются с…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Проблемы многоповоротных разговоров в ИИ: снижение производительности на 39%

    Понимание Проблем Использования Разговорного ИИ Разговорный ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs), направлен на улучшение взаимодействия с пользователями. Однако, исследования показали значительное снижение эффективности—39%—при выполнении многоповоротных разговоров. Значение Контекста в Разговорах Разговорный ИИ…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Windsurf представляет SWE-1: Инновационные AI модели для разработки программного обеспечения

    Практические бизнес-решения с использованием SWE-1 Модель SWE-1 от Windsurf предлагает ряд инновационных решений для оптимизации процессов разработки программного обеспечения. Эти решения могут значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, обеспечивая более эффективное взаимодействие и…