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Distributed Discovery of Large Near-Cliques

机译:大型近族的分布式发现

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摘要

Given an undirected graph and 0 ≤ ∈ ≤ 1, a set of nodes is called ∈-near clique if all but an ∈ fraction of the pairs of nodes in the set have a link between them. In this paper we present a fast synchronous network algorithm that uses small messages and finds a near-clique. Specifically, we present a constant-time algorithm that finds, with constant probability of success, a linear size ∈-near clique if there exists an ∈~3-near clique of linear size in the graph. The algorithm uses messages of O(log n) bits. The failure probability can be reduced to n~(-Ω)~(1) in O(log n) time factor, and the algorithm also works if the graph contains a clique of size Ω(n/ log~α log n) for some α ∈ (0, 1). Our approach is based on a new idea of adapting property testing algorithms to the distributed setting.
机译:给定一个无向图并且0≤∈≤1,如果节点集中一对节点中除∈部分之外的所有节点之间都具有链接,则将这组节点称为ε-近族。在本文中,我们提出了一种快速同步网络算法,该算法使用小消息并找到接近条件的消息。具体来说,我们提出了一种恒定时间算法,该算法以恒定的成功概率找到图中是否存在线性大小的∈〜3附近的线性集团ε-附近集团。该算法使用O(log n)位的消息。可以将故障概率降低为O(log n)时间因子中的n〜(-Ω)〜(1),并且如果图形包含大小为Ω(n / log〜αlog n)的集团,该算法也可以工作一些α∈(0,1)。我们的方法基于使属性测试算法适应分布式环境的新思想。

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