The modular decomposition of a graph $G$ is a natural construction to capture key features of $G$ in terms of a labeled tree $(T,t)$ whose vertices are labeled as "series" ($1$), "parallel" ($0$) or "prime". However, full information of $G$ is provided by its modular decomposition tree $(T,t)$ only, if $G$ does not contain prime modules. In this case, $(T,t)$ explains $G$, i.e., $\{x,y\}\in E(G)$ if and only if the lowest common ancestor $\mathrm{lca}_T(x,y)$ of $x$ and $y$ has label "$1$". This information, however, gets lost whenever $(T,t)$ contains vertices with label "prime". In this contribution, we aim at replacing "prime" vertices in $(T,t)$ by simple 0/1-labeled cycles, which leads to the concept of rooted labeled level-1 networks $(N,t)$. We characterize graphs that can be explained by such level-1 networks $(N,t)$, which generalizes the concept of graphs that can be explained by labeled trees, that is, cographs. We provide three novel graph classes: \emph{polar-cats} are a proper subclass of \emph{pseudo-cographs} which forms a proper subclass of \emph{prime polar-cats}. In particular, every cograph is a pseudo-cograph and prime polar-cats are precisely those graphs that can be explained by a labeled level-1 network. The class of prime polar-cats is defined in terms of the modular decomposition of graphs and the property that all prime modules "induce" polar-cats. We provide a plethora of structural results and characterizations for graphs of these new classes. In addition, we show under which conditions there is a unique least-resolved labeled level-1 network that explains a given graph and provide linear-time algorithms to recognize all these types of graphs and to construct level-1 networks to explain them.


翻译:图形 G$ 的模块分解 $G$ 是一种自然构造, 以标注的树 $( T, t) 来捕捉 $ G$ 的关键特征 。 美元( T, t) 是一种自然构造, 以标注的树 $( T, t) 表示 $ G$ 关键特征 。 在此情况下, $( T, t) 代表 $, 以标标标的树 $( T) $( T, t) 表示 $( g) 关键特征 。 美元( T) 以标标的树 $( T, t) 标的 O( T) 美元( T) 表示 美元( ) 。 如果最小通用的 普通的 数( t), 则以标的 O( 美元) 格式表示 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
【PKDD2020教程】可解释人工智能XAI:算法到应用,200页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年10月13日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员