English(EN) Incremental (k, z)-Clustering on Graphs

新算法处理图上的动态 (k, z)-聚类

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-03 04:00

研究人员开发了一种新颖的随机增量算法，用于图上的动态 (k, z)-聚类。即使图经历对抗性边更新，该算法也能有效地维护近似解。该方法包括两个阶段：首先，使用先前用于增量图的算法的改编版来维护双标准近似解，然后，使用动态跨度和静态聚类算法来实现最终的 (k, z)-聚类。 AI

影响这项研究为图算法的理论基础做出了贡献，可能影响未来依赖动态图分析的 AI 系统。

排序理由该集群包含一篇关于特定计算机科学问题新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Emilio Cruciani, Sebastian Forster, Antonis Skarlatos · 2026-07-03 04:00

Incremental (k, z)-Clustering on Graphs

arXiv:2602.08542v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Given a weighted undirected graph, a number of clusters $k$, and an exponent $z$, the goal in the $(k, z)$-clustering problem on graphs is to select $k$ vertices as centers that minimize the sum of the distances raised to …