Darwini：生成逼真的大规模社交图
社会与信息网络
2016-10-04 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
合成图生成器通过提供数据访问（例如，类似于社交网络的图），同时规避隐私和安全问题，促进了图算法和处理系统的研究。然而，它们的实用价值在于能够捕捉真实图的重要度量，如度分布和聚类特性。图生成器还必须能够以真实世界行业图的规模（即数千亿或数万亿条边）生成此类图。在本文中，我们提出了 Darwini，一个能够捕捉真实图若干核心特征的图生成器。重要的是，给定一个源图，它可以重现度分布，并且与现有方法不同，还能重现局部聚类系数和联合度分布。此外，Darwini 保持了源图的节点 PageRank、特征值和 K-核分解等度量。将 Darwini 与最先进的生成模型进行比较，我们表明它能更准确地重现这些特性。最后，我们在以顶点为中心的 Apache Giraph 模型上提供了我们方法的开源实现，使我们能够创建具有一万亿条边的合成图。
引用
@article{arxiv.1610.00664,
title = {Darwini: Generating realistic large-scale social graphs},
author = {Sergey Edunov and Dionysios Logothetis and Cheng Wang and Avery Ching and Maja Kabiljo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00664},
year = {2016}
}