DELTACON：一种原理性的巨图相似度函数
社会与信息网络
2013-04-18 v1 物理与社会
摘要
网络自昨天以来发生了多大变化？Bob（左撇子男性）的大脑与 Alice（右撇子女性）的大脑在连接方式上有何不同？已知节点对应关系下的图相似度，即检测图连通性的变化，出现在众多场景中。在本文中，我们形式化地阐述了图相似度函数的公理和期望性质，并评估了现有最先进方法在检测图中关键连通性变化时的失效情况。我们提出了 DeltaCon，这是一种原理性、直观且可扩展的算法，用于评估具有相同节点集（例如某公司的员工、某移动运营商的客户）的两个图之间的相似度。在多种合成图和真实图上的实验展示了我们的方法相较于现有相似度度量的优势。最后，我们将 DeltaCon 应用于实际场景：(a) 基于脑连接图将人分类为高创造力和低创造力群体；(b) 在“谁给谁发邮件”的 Enron 图中进行时间异常检测。
引用
@article{arxiv.1304.4657,
title = {DELTACON: A Principled Massive-Graph Similarity Function},
author = {Danai Koutra and Joshua T. Vogelstein and Christos Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.4657},
year = {2013}
}
备注
2013 SIAM International Conference in Data Mining (SDM)