一种用于时序网络分析的邻接与时间混合数据结构
社会与信息网络
2022-06-24 v1 数据结构与算法
物理与社会
摘要
动态或时序网络能够表示节点间随时间变化的边。用于存储网络的常规基于邻接的数据结构(如邻接表)在设计时未纳入时间，因此可快速检索两组节点间的所有边(基于节点的切片)，但无法快速检索给定时间间隔内出现的所有边(基于时间的切片)。我们提出一种用于存储时序网络的混合数据结构，它将边同时存储在邻接字典(实现快速基于节点的切片)和区间树(实现快速基于时间的切片)中。我们的混合结构还支持复合切片，即需要同时在节点和时间上切片，可先按节点切片或先按时间切片。我们进一步提出一种预测性复合切片方法，试图预测基于节点还是基于时间的复合切片更高效。我们在多个真实时序网络数据集上评估混合数据结构，发现其切片时间远快于现有数据结构，仅创建时间和内存占用适度增加。
引用
@article{arxiv.2206.11444,
title = {A Hybrid Adjacency and Time-Based Data Structure for Analysis of Temporal Networks},
author = {Tanner Hilsabeck and Makan Arastuie and Kevin S. Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.11444},
year = {2022}
}
备注
Extended version of COMPLEX NETWORKS 2021 paper