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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Empirical Evaluation of Graph Partitioning Using Spectral Embeddings and Flow

verfasst von : Kevin J. Lang, Michael W. Mahoney, Lorenzo Orecchia

Erschienen in: Experimental Algorithms

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We present initial results from the first empirical evaluation of a graph partitioning algorithm inspired by the Arora-Rao-Vazirani algorithm of [5], which combines spectral and flow methods in a novel way. We have studied the parameter space of this new algorithm,

e.g.

, examining the extent to which different parameter settings interpolate between a more spectral and a more flow-based approach, and we have compared results of this algorithm to results from previously known and optimized algorithms such as

Metis

.

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Metadaten
Titel
Empirical Evaluation of Graph Partitioning Using Spectral Embeddings and Flow
verfasst von
Kevin J. Lang
Michael W. Mahoney
Lorenzo Orecchia
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02011-7_19