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Enregistrement W1606603715 · doi:10.6000/2371-1647.2015.01.02

A Unified Framework for Integer Programming Formulation of Graph Matching Problems

2015· article· en· W1606603715 sur OpenAlexvenueno aff
Bahram Alidaee, Haibo Wang, Hugh Sloan

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Management Sciences & Information Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteger programmingComputer scienceMatching (statistics)GraphMathematical optimizationTheoretical computer scienceMathematicsAlgorithmStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graph theory has been a powerful tool in solving difficult and complex problems arising in all disciplines.In particular, graph matching is a classical problem in pattern analysis with enormous applications.Many graph problems have been formulated as a mathematical program then solved using exact, heuristic and/or approximated-guaranteed procedures.On the other hand, graph theory has been a powerful tool in visualizing and understanding of complex mathematical programming problems, especially integer programs.Formulating a graph problem as a natural integer program (IP) is often a challenging task.However, an IP formulation of the problem has many advantages.Several researchers have noted the need for natural IP formulation of graph theoretic problems.The aim of the present study is to provide a unified framework for IP formulation of graph matching problems.Although there are many surveys on graph matching problems, however, none is concerned with IP formulation.This paper is the first to provide a comprehensive IP formulation for such problems.The framework includes variety of graph optimization problems in the literature.While these problems have been studied by different research communities, however, the framework presented here helps to bring efforts from different disciplines to tackle such diverse and complex problems.We hope the present study can significantly help to simplify some of difficult problems arising in practice, especially in pattern analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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