Résolution du problème du sous-graphe de poids maximum des arêtes dans des réseaux biologiques
Bibliographic record
Abstract
Soit G = (V, E, We) un graphe avec des poids sur les arêtes, avec V l'ensemble des sommets, E l'ensemble des arêtes et We une fonc-tion de pondération qui associe à chaque arête e ∈ E un poids posi-tif we ≥ 0. Le problème du sous-graphe de poids maximum des arêtes (MEWS) vise à trouver un sous-graphe H = (S, F) de G tel que la somme des poids des arêtes de F est la plus grande et le nombre des sommets de S égal à k, où k un entier (k ≥ 3), il est prouvé que le MEWS est un problème NP-Complet. Dans ce papier, nous proposons un algorithme recherche tabou multistart pour le MEWS. Nous avons utilisé notre algo-rithme pour résoudre le MEWS dans des réseaux biologiques, qui ont des vrais poids sur les arêtes. Les résultats ont montré que notre algorithme surperforme les autres heuristiques de l'état de l'art.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".