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RESEARCH · CL_03044 · Apr 23 · 11:00

新的关键集问题识别依赖网络中的关键贡献者

研究人员提出了关键集问题（CriticalSet problem），该问题专注于识别二分依赖网络中最关键的贡献者。这个问题被证明是NP难的，涉及确定哪些贡献者集合被移除后，会隔离最多的项目。为了解决这个问题，开发了一种新的中心性度量方法，称为ShapleyCov，其灵感来源于Shapley值，并被解释为贡献者离开后所隔离的项目数量的期望值。还提出了一种高效的算法MinCov，该算法在包括大型Wikipedia图在内的各种数据集上，其性…