HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نُواة رسمية فعالة للرسوم البيانية الكبيرة لمقارنة الرسوم البيانية

S. V. N. Vishwanathan Karsten Borgwardt. Kurt Mehlhorn Tobias Petri Nino Shervashidze

الملخص

لا تُ-scalable الحُزم الرسومية الحديثة إلى الرسومات الكبيرة التي تحتوي على مئات العقد وآلاف الحواف. في هذه المقالة، نقترح مقارنة الرسومات من خلال عدّ الرسوم الفرعية (graphlets)، أي الرسوم الفرعية المكونة من ( k ) عقد، حيث ( k \in {3; 4; 5} ). وبما أن التعداد الشامل لجميع الرسوم الفرعية يكون مكلفًا جدًا من حيث التكلفة الحسابية، نُقدّم حلين مسرّعين مبنيين على أساس نظري: الأول يعتمد على العينة (sampling)، والثاني مصمم خصيصًا للرسومات ذات الدرجة المحدودة (bounded degree graphs). وفي التقييم التجريبي، أظهرت الحُزم الجديدة التي اقترحناها قدرة فعّالة على مقارنة الرسومات الكبيرة التي لا يمكن التعامل معها بواسطة الحُزم الحالية للرسومات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
نُواة رسمية فعالة للرسوم البيانية الكبيرة لمقارنة الرسوم البيانية | مستندات | HyperAI