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Approximation Algorithms on k-correlation Clustering

Journal of the Operations Research Society of China 2023年第4期11卷 911-924页

作者： Zhong-Zheng Tang Zhuo Diao School of Science Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing100876China School of Statistics and Mathematics Central University of Finance and EconomicsBeijing100081China

In this paper,we consider the k-correlation clustering problem.Given an edge-weighted graph G(V,E)where the edges are labeled either“+”(similar)or“−”(different)with nonnegative weights,we want to partition the nodes into at most k-clusters to maximize agreements—the total weights of“+”edges within clusters and“−”edges between clusters.This problem is NP-hard.We design an approximation algorithm with the approximation ratio{a,(2-k)a+k-1/k},where a is the weighted proportion of“+”edges in all edges.As a varies from 0 to 1,the approximation ratio varies from k-1/k to 1 and the minimum value is 1/2.

关键词： k-correlation clusters Approximation algorithms Choosing the better of two solutions

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