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arXiv 2002.012582020-02cs.DSmath.PR

From tree matching to sparse graph alignment

Luca Ganassali, Laurent Massoulié

备注：: 33 pages, 10 figures, accepted at COLT 2020. Typos corrected, some new figures, some remarks and explanations detailed, minor changes in proof of Th. 1.2
发表信息：: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory, PMLR 125:1633-1665, 2020

英文摘要：

In this paper we consider alignment of sparse graphs, for which we introduce the Neighborhood Tree Matching Algorithm (NTMA). For correlated Erdős-Rényi random graphs, we prove that the algorithm returns -- in polynomial time -- a positive fraction of correctly matched vertices, and a vanishing fraction of mismatches. This result holds with average degree of the graphs in $O(1)$ and correlation parameter $s$ that can be bounded away from 1, conditions under which random graph alignment is particularly challenging. As a byproduct of the analysis we introduce a matching metric between trees and characterize it for several models of correlated random trees. These results may be of independent interest, yielding for instance efficient tests for determining whether two random trees are correlated or independent.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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