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English(EN) Community-Aware Vertex Ordering for Reference-Based Graph Compression: A Cross-Encoder Empirical Study

新的顶点排序方法提高了图压缩效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的图压缩顶点排序方法Leiden+LLP，通过分析图中的社区结构来提高效率。该方法在各种数据集和压缩编码器上显示出显著的节省，每条边的比特数减少了0.3到5.4。研究还引入了三种新的基于参考的编码器（BG、CS和CG），与现有方法相比，它们提供了进一步的压缩优势，并具有低开销随机访问的潜力。 AI

影响 提高了图压缩技术的效率，可能影响AI系统中的数据处理。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法和实证研究的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jimmy Dubuisson ·

    面向参考图压缩的社区感知顶点排序：交叉编码器实证研究

    arXiv:2605.21510v1 Announce Type: cross Abstract: Reference-based graph compression encodes each vertex's neighbor list relative to a recent vertex, exploiting locality to compress large directed graphs. The dominant tool, WebGraph's BVGraph, fixes a single encoding pipeline and …

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