一种用于图上种子集扩展的确定性命中时间矩方法

我们介绍了 HITMIX，一种用于网络种子集扩展的新技术，即识别与给定种子顶点集相关的图顶点集的问题。我们利用图的命中时间分布的矩来量化每个非种子顶点与种子集的关系。这涉及对命中时间矩的确定性计算，该计算在图边数上具有可扩展性，从而避免了直接在图上对马尔可夫链进行采样。这些矩被用于拟合一个混合模型，以估计每个非种子顶点应与种子集归为一组的概率。该隶属概率使我们能够以统计上合理的方式对非种子顶点进行排序和阈值化。据我们所知，HITMIX 是第一个能够为种子集扩展提供顶点级隶属概率的完整统计模型。虽然 HITMIX 是一种全局方法，但其在实际中的线性计算复杂度使得在大型图上的计算成为可能。我们有一个高性能实现，并展示了在随机块模型以及来自 SNAP 仓库的小世界网络上的计算结果。该问题的最先进水平是一系列最近开发的局部方法，我们表明，如果可以使用我们的全局方法，则在解质量上可获得显著优势。在实践中，若图可存入内存，我们期望能够运行 HITMIX。