Motiverade av nya studier i data mining community som kräver att effektivt lista alla k-kluster, vi ser över den ikoniska algoritmen av Chiba och Nishizeki och utveckla den mest effektiva parallella algoritmen för ett sådant problem. Vår teoretiska analys ger den bästa asymptotiska övre gränsen på körtiden för vår algoritm för fallet när inmatningskurvan är gles. Vår experimentella utvärdering av stora verkliga grafer visar att vår parallella algoritm är snabbare än toppmoderna algoritmer, samtidigt som den har en utmärkt grad av parallellism. I synnerhet kan vi lista alla k-kluster (för alla k) i grafer som innehåller upp till tiotals miljoner kanter samt alla 10-kluster i grafer som innehåller miljarder kanter, inom några minuter respektive några timmar. Slutligen visar vi hur vår algoritm kan användas som en effektiv subrutin för att hitta k-clique kärnan nedbrytning och en ungefärlig k-clique tätaste subgrafer i mycket stora verkliga grafer.
Den state-of-the-art k-clique räkna och lista algoritmen är KCLIST algoritmen av Danisch et al. Hoppa över det.
Listing $k$-cliques in Sparse Real-World Graphs
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}