CoCoS：图流中快速准确的分布式三角形计数
数据库
2021-03-02 v5 分布式、并行与集群计算
数据结构与算法
社会与信息网络
摘要
给定图流，我们如何使用多台存储受限的机器来估计其中的三角形数量？具体而言，应如何跨机器处理和采样边以实现快速而准确的估计？三角形（即大小为三的团）的计数已在异常检测、社区检测和链接推荐等众多应用中被证明有用。对于大型动态图中的三角形计数，近期工作主要集中于流算法和分布式算法，但很少关注二者结合以取“两者之长”。本工作中，我们提出 CoCoS，一种快速准确的分布式流算法，用于估计全局三角形（即所有三角形）和每个节点关联的局部三角形的计数。COCOS 对输入流只遍历一遍，谨慎地在多台机器间处理和存储边，从而最小化计算和存储资源的冗余使用。与基线相比，CoCoS 具有：(a) 准确：估计误差最高小 39 倍；(b) 快速：最高快 10.4 倍，随输入流大小线性扩展；(c) 理论可靠：产生无偏估计。
引用
@article{arxiv.1802.04249,
title = {CoCoS: Fast and Accurate Distributed Triangle Counting in Graph Streams},
author = {Kijung Shin and Euiwoong Lee and Jinoh Oh and Mohammad Hammoud and Christos Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.04249},
year = {2021}
}
备注
30 pages