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Robust Correlation Clustering Problem with Locally Bounded disagreements

Tsinghua Science and Technology 2024年第1期29卷 66-75页

作者： Sai Ji min Li Mei Liang Zhenning Zhang Institute of Mathematics Hebei University of TechnologyTianjin 300401China School of Mathematics and Statistics Shandong Normal UniversityJinan 250358China College of Statistics and Data Science Beijing University of TechnologyBeijing 100124China Department of Operations Research and Information Engineering Beijing University of TechnologyBeijing 100124China

min-max disagreements are an important generalization of the correlation clustering problem(CorCP).It can be defined as *** a marked complete graph G=(V,E),each edge in the graph is marked by a positive label"+"or a negative label"_"based on the similarity of the connected *** goal is to find a clustering C of vertices V,so as to minimize the number of disagreements at the vertex with the most ***,the disagreements are the positive cut edges and the negative non-cut edges produced by clustering *** paper considers two robust min-max disagreements:min-max disagreements with outliers and min-max disagreements with *** parameter δ∈(0,1/14),we first provide a threshold-based iterative clustering algorithm based on LP-rounding technique,which is a(1/δ,7/(1-14δ))-bi-criteria approximation algorithm for both the min-max disagreements with outliers and the min-max disagreements with outliers on one-sided complete bipartite ***,we verify that the above algorithm can achieve an approximation ratio of 21 for min-max disagreements with penalties when we set parameter δ=1/21.

关键词： min-max disagreements outliers penalties approximation algorithm LP-rounding

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