Core Concepts
グラフ内の耐久パターンを見つけるための効率的なアルゴリズムを提案する。
Abstract
データマイニングにおけるグラフ内の耐久パターン発見が重要。
耐久パターンは長期間にわたって持続する三角形や経路など。
アルゴリズムは近似的な耐久パターンを見つけるために時間効率的であることが強調されている。
Stats
既存のアルゴリズムは厳密な保証がなく、超線形時間で実行されている。
グラフは高次元空間内の点として埋め込まれ、エッジは近接しているノード同士を結ぶ。
Quotes
"多くの実践的なグラフでは、増加次元やカバーツリーが存在し、構造と最短経路を保存するノード埋め込みが可能である。"
"本論文では、時間的近接グラフ内の耐久パターン問題に取り組み、効率的なアルゴリズムを提案している。"