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次模函数最大化的流算法综述
被引量:
2
1
作者
杨瑞琪
徐大川
+1 位作者
杜东雷
张冬梅
《运筹学学报》
北大核心
2020年第2期73-86,共14页
次模函数优化在计算机科学、数学、经济学等学科得到广泛研究.大数据环境下的次模优化是相对较新的研究领域,受到更多关注.特别地,考虑基于流模型的次模最大化问题.在该问题中,数据以流的形式呈现,其目的是从数据流中抽取满足某些特性...
次模函数优化在计算机科学、数学、经济学等学科得到广泛研究.大数据环境下的次模优化是相对较新的研究领域,受到更多关注.特别地,考虑基于流模型的次模最大化问题.在该问题中,数据以流的形式呈现,其目的是从数据流中抽取满足某些特性的稀疏子集,最大化次模收益函数值.介绍了基于流模型的次模最大化问题的阈值和优先权方法,同时也介绍了若干次模最大化变形的流算法进展.
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关键词
次模最大化
大数据
流算法
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题名
次模函数最大化的流算法综述
被引量:
2
1
作者
杨瑞琪
徐大川
杜东雷
张冬梅
机构
北京工业
大学
数学
学院
新不伦瑞克大学商学院
山东建筑
大学
计算机
学院
出处
《运筹学学报》
北大核心
2020年第2期73-86,共14页
基金
国家自然科学基金(Nos.11871081,11771386,11728104)。
文摘
次模函数优化在计算机科学、数学、经济学等学科得到广泛研究.大数据环境下的次模优化是相对较新的研究领域,受到更多关注.特别地,考虑基于流模型的次模最大化问题.在该问题中,数据以流的形式呈现,其目的是从数据流中抽取满足某些特性的稀疏子集,最大化次模收益函数值.介绍了基于流模型的次模最大化问题的阈值和优先权方法,同时也介绍了若干次模最大化变形的流算法进展.
关键词
次模最大化
大数据
流算法
Keywords
submodular maximization
big data
streaming algorithms
分类号
O221.7 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
次模函数最大化的流算法综述
杨瑞琪
徐大川
杜东雷
张冬梅
《运筹学学报》
北大核心
2020
2
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