본 논문은 상관관계 클러스터링 문제에 대해 2-2/13 근사 비율을 달성하는 새로운 조합론적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 하위 선형 시간, 스트리밍, 그리고 MPC 모델에서 효율적으로 구현될 수 있다.
개별 선호도 안정성을 보장하는 클러스터링을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 자연스러운 지역 탐색 알고리즘을 분석하고, 이를 개선하여 빠른 실행 시간을 달성한다.
