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Trans.Knowl.Discov.Data“]，“published-print”：{”date-parts“：[2021,6,30]]}，”abstract“：”\n从免疫、关键基础设施分析、社会网络挖掘到生物信息系统研究，网络的连通性在许多高影响应用中都得到了广泛研究。无论终端应用程序域如何，连接最小化始终是有效控制底层系统功能的基本任务。连通性最小化问题的组合性质增加了寻找最优解的指数计算复杂性，这在大型系统中是很难解决的。为了解决计算障碍，贪婪算法被广泛用于通过利用问题的收益递减特性来确保接近最优解。尽管在经验上取得了成功，但这些问题的理论和算法挑战仍然悬而未决。在理论方面，除了少数特殊情况外，一般连通性最小化问题的固有硬度和逼近性仍然未知。在算法方面，现有算法很难在优化质量和计算效率之间取得平衡。在本文中，我们通过（1）证明一般连接性最小化问题是NP-hard和\n\n个\n个\n个\n<\/jats:tex-math>\n<\/jax:alternatives>\n<\/jats:inline-formula>\n是任何多项式算法的最佳近似比，并且（2）提出了该算法CONTAIN<\/jats:sc>\n及其变体\nCONTAIN<\/jats:sc>\n+可以很好地平衡大型网络中基于特征函数的连接最小化问题的优化效果和计算效率。\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/3442342“，”type“：”期刊文章“，”created“：｛”日期部分“：[[2021,5,3]，”日期时间“：”2021-05-03T22:07:27Z“，”时间戳“：1620079647000｝，”page“：”1-25“，”update policy“：”http:\/\/dx.DOI.org/10.1145\/crosmark 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