この論文では、k > 3のクリークリストング問題に対して最適な出力感応的アルゴリズムを設計するための枠組みが提案されています。具体的には、異なる次元の行列乗算を使用してtの値に応じて異なるアプローチを取ることが重要です。例えば、6-クリークの場合では、新しいグラフを作成し、その中で特定のt値に基づいて異なる次元の行列乗算を使用します。
また、低いt値や大きいt値それぞれに対して効率的で条件付き最適なアルゴリズムを考える必要があります。低いt値では再帰的手法やサンプリング技術を活用し、高いt値では密度と疎度のパラダイム切り替えや行列乗算技術を駆使することが重要です。
さらに、各ステップで発生する計算量や処理時間も慎重に評価しながらアルゴリズム全体を調整し、条件付き最適性と効率性を両立させることがポイントです。