Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/306256
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorDzenhaliou, Daniil I.
dc.contributor.authorSarvanov, Vladimir I.
dc.date.accessioned2023-12-12T12:42:18Z-
dc.date.available2023-12-12T12:42:18Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationPattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 300-304.
dc.identifier.isbn978-985-881-522-6
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/306256-
dc.description.abstractResearchers have made notable progress in improving the way we find isomorphic subgraphs in labeled or unlabeled graphs by focusing on efficiency. One group of algorithms, known as the VF series, has consistently shown its effectiveness, especially when dealing with large sparse graphs. In this paper, we introduce a new method that leverages machine learning capabilities, aiming to improve the performance of VF3 and VF3-light algorithms in solving the specified problem. Also, we propose a new parallelization scheme for VF3 and VF3-light algorithms
dc.language.isoen
dc.publisherMinsk : BSU
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
dc.titleImproving efficiency of VF3 and VF3-light algorithms for sparse graphs
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
300-304.pdf196,73 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.