FASTiso: Fast Algorithm on Search state Tree for subgraph ISOmorphism in graphs of any size and density
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subgraph isomorphism is a fundamental combinatorial problem that involves finding one or more occurrences of a pattern graph within a target graph. It arises in a wide range of application domains, including biology, chemistry, social network analysis, and pattern recognition. Although subgraph isomorphism is NP-complete in the general case, many exact algorithms allow it to be solved in practice on many instances. However, the increasing size and structural diversity of graph datasets continue to pose significant challenges in terms of robustness and scalability. In this article, we propose FASTiso, an exact subgraph isomorphism algorithm that emphasizes a strong consistency between the variable ordering strategy and the pruning rules used during search. This design enables a unified exploitation of structural information throughout the exploration process, leading to improved efficiency and stable performance across heterogeneous graph structures. An extensive experimental evaluation on widely used synthetic and real-world benchmarks shows that FASTiso consistently outperforms reference solvers such as VF3, VF3L, and RI, and achieves competitive performance compared to constraint programming–based approaches (Glasgow, PathLad+), while outperforming them on most datasets. The results further demonstrate that FASTiso remains highly efficient on small instances and scales well to large graphs, while maintaining a lower memory footprint than most evaluated solvers. The peak memory usage is 7.74 GB for FASTiso, 36.19 GB for PathLad+, over 500 GB for Glasgow, 9.62 GB for VF3/VF3L, and 4.31 GB for RI. FASTiso code is available at https://gitlab.info.uqam.ca/cbe/fastiso as a C++ implementation, a Python module, and an integration within an extended version of NetworkX. The implementations support simple graphs and multigraphs, directed or undirected, with labels on nodes, edges, or both.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle