Online Correlation Clustering

Mathieu, Claire; Sankur, Ocan; Schudy, Warren

doi:10.4230/LIPIcs.STACS.2010.2486

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克莱尔·马修

奥坎·桑库尔

沃伦·舒迪

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克莱尔·马修（Claire Mathieu）、奥坎·桑库尔（Ocan Sankur）和沃伦·舒迪（Warren Schudy）。在线相关聚类。第27届计算机科学理论方面国际研讨会。莱布尼茨国际信息学论文集（LIPIcs），第5卷，第573-584页，达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所（2010）
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.STACS.2010.2486

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摘要

我们研究数据项以在线方式到达的在线聚类问题。该算法将数据项聚类到相似类中。当v到达时，会显示v和以前到达的项目之间的关系，这样我们就会知道对于每个u，v是否与u相似。该算法可以为v创建一个新的光泽，并合并现有的簇。当目标是最小化聚类和输入之间的差异时，我们证明了自然贪婪算法是O（n）-竞争的，这是最优的。当目标是最大化聚类和输入之间的一致性时，我们证明了贪婪算法是.5-竞争的；没有在线算法可以比.834竞争算法更好；我们证明了通过展示一个具有竞争比的随机算法，可以获得优于1/2的结果。5+c对于一个小的正固定常数c。

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作者克莱尔·马修, 奥坎·桑库尔, 沃伦·舒迪

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韵律学

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