Tradeoffs between density and size in extracting dense subgraphs: A unified framework
Notice bibliographique
Résumé
Extracting dense subgraphs is an important step in many graph related applications. There is a challenging struggle in exploring the tradeoffs between density and size in subgraphs extracted. More often than not, different methods aim at different specific tradeoffs between the two factors. To the best of our knowledge, no existing method can allow a user to explore the full spectrum of the tradeoffs using a single parameter. In this paper, we investigate this problem systematically. First, since the existing studies cannot find highly compact dense subgraphs, we formulate the problem of finding very dense but relatively small subgraphs. Second, we connect our problem with the existing methods and propose a unified framework that can explore the tradeoffs between density and size of dense subgraphs extracted using a hyper-parameter. We give theoretical upper and lower bounds on the hyper-parameter so that the range where the unified framework can produce non-trivial subgraphs is determined. Third, we develop an efficient quadratic programming method for the unified framework, which is a generalization and extension to the existing methods. We show that optimizing the unified framework is essentially a relaxation of the maximization of a family of density functions. Last, we report a systematic empirical study to verify our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».