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杨瑞琪;徐大川;程宇坤;王一水;张冬梅

鲁棒子模块最大化的流算法。 （英语） 兹比尔1457.90103

离散应用程序。数学。 290, 112-122 (2021).
摘要：子模块最大化在数据挖掘和机器学习领域得到了很好的研究。我们研究了两种组合设置下大规模场景应用程序在基数约束（k）下的子模块最大化。一个是所有元素都以流的方式到达，另一个是一些元素可能最终无效。对于这个称为流鲁棒子模块最大化（SRSM）问题的问题，我们探索了一种近似算法，从具有极限大小的基集（V）中返回子集（S），使得它表示（V）并且对破集（E）具有鲁棒性。我们的算法只对数据进行一次传递，并且实现了常数0.1224近似保证，与基数约束参数（k）无关。基于SRSM问题的算法，我们继续讨论滑动窗口上的这个问题，其中我们被要求获得一个只考虑最后一个元素的适当集合，并导出一个具有常数（（0.0612-epsilon）-近似保证的算法。最后，我们还对一些应用程序进行了数值实验，以很好地演示我们的滑动窗口上SRSM问题的算法。

理学硕士：

90立方厘米 数学规划中的稳健性
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

流鲁棒子模块最大化;滑动窗;性能保证
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Yang}等人，离散应用。数学。290112-122（2021年；Zbl 1457.90103）
全文： 内政部

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