理解公共交通网络中数据缩减的有效性
社会与信息网络
2019-05-30 v1 数据结构与算法
摘要
给定一个由站点和连接组成的公共交通网络，我们希望找到一个最小的站点子集，使得每条连接都经过一个选定的站点。尽管该问题在一般情况下是NP难的，但实际实例通常可以通过一组简单的缩减规则几乎完全求解。为了解释这一行为，我们将交通网络视为击中集实例，并识别出两个特征性质：局部性和异质性。然后，我们设计了一个随机模型来生成具有可调性质的击中集实例。虽然异质性确实影响缩减规则的有效性，但生成的实例表明局部性是关键因素。除此之外，我们证明了缩减规则的有效性与底层图结构无关。最后，我们表明高局部性在其他领域的实例中也普遍存在，从而有助于快速计算最小击中集。
引用
@article{arxiv.1905.12477,
title = {Understanding the Effectiveness of Data Reduction in Public Transportation Networks},
author = {Thomas Bläsius and Philipp Fischbeck and Tobias Friedrich and Martin Schirneck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.12477},
year = {2019}
}