受限次模优化的全动态算法
摘要：在基数限制下，最大化一个单调子模函数的任务是许多机器学习和数据挖掘应用的核心问题，包括数据汇总、稀疏回归和覆盖问题。我们在完全动态设置中研究这个经典问题，其中元素可以被插入和删除。我们的主要结果是一个随机算法，它维护一个高效的数据结构，具有多对数摊销更新时间，并产生一个$(1/2-epsilon)$-近似解。我们通过对我们算法性能的实证研究来补充我们的理论分析。
作者：Silvio Lattanzi, Slobodan Mitrovi''c, Ashkan Norouzi-Fard, Jakub Tarnawski, Morteza Zadimoghaddam
论文ID：2006.04704
分类：Data Structures and Algorithms
分类简称：cs.DS
提交时间：2023-05-26