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活动时间

3月1日 19:30-20:30

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邀请嘉宾

讲者简介

林隆龙：

博士，副教授，目前任职于西南大学计算机与信息科学学院软件学院。2022年6月于华中科技大学计算机科学与技术学院获博士学位。目前主要研究兴趣包括(时序)社区挖掘、局部聚类、Personalized PageRank计算、图神经网络的可扩展算法设计等领域。目前发表论文于AAAI,TSMC, ICDCS, TBD, DASFAA, JCST等顶级期刊/会议论文。

报告题目

基于conductance的高效率和高质量的图聚类算法

报告简介

图聚类是一个重要的算法基础，它被广泛的应用在图像分割、社区发现、机器学习等领域。一般地，图聚类旨在将一个完整的图划分为几个互不重叠的簇，使得每个簇的内部有较稠密的边，而簇之间有较稀疏的边。许多图聚类的模型被提出，比如，模块度、结构聚类以及稠密子图。其中，基于conductance的图聚类是当今最为主流的一种方式，它有很好的结构性质以及坚固的理论基础。然而，目前的基于conductance的图聚类算法面临可扩展性低和质量差的困境。为了更好的解决上述困境，我们提出了一种基于peeling的贪婪计算框架，它能囊括现存方法的计算范式。基于该框架，我们提出了一个高效率的启发式算法PCon_core和一个高效率和高质量的近似算法PCon_de。其中，PCon_de具有线性的时间复杂度和近似线性的近似比。

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