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非单调次模最大化的实用并行算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了首个对抗鲁棒算法，用于解决单个和多个背包约束下的单调次模最大化问题。该算法具有可扩展的分布式和流式实现，并在性能评估中展现出优越的结果。
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关键要点
- 该研究提出了首个对抗鲁棒算法，解决单个和多个背包约束下的单调次模最大化问题。
- 算法具有可扩展的分布式和流式实现。
- 性能评估结果显示，该算法在大型社交网络图等输入上优于现有非鲁棒算法的自然鲁棒化。
- 该算法表现出极强的性能，甚至优于提前给出拆除集合的线下算法。
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