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摘要。为了理解图表中的基本结构规律,一种基本且有用的技术,称为模块化分解,寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块,并且存在线性时间算法可以找到它们。但是,这个概念太严格了,尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而,概括模块化分解远非显而易见的,因为大多数建议都失去了模块的代数特性,因此大多数不错的算法后果。在本文中,我们介绍了ϵ模型的概念,这似乎是一个良好的折衷,可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中,我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型,另一方面,对于最大值 - 模块,可以计算图表的最大模型,如果图形允许使用1-平行的分解,即用ϵ =1。

近似模块化分解很难

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