GUDIE：一种从大图中提取感兴趣子图的灵活用户自定义方法
社会与信息网络
2021-08-23 v1
摘要
来自社会现象（包括金融网络、社交媒体或流行病学）的大型、稠密、小世界网络时常涌现。随着网络的重要性日益增长，常需将其划分为有意义的析取单元。本文提出 GUDIE，一种基于用户自定义准则、围绕种子节点提取相关上下文的消息传递算法。我们为富含标签的图设计 GUDIE，其扩展过程考虑节点与边的属性。初步结果表明，GUDIE 能扩展至富有洞察的区域，同时规避不重要的连接。所得子图包含种子节点的相关上下文，可加速并拓展金融及其他关键网络中的分析能力。
引用
@article{arxiv.2108.09200,
title = {GUDIE: a flexible, user-defined method to extract subgraphs of interest from large graphs},
author = {Maria Inês Silva and David Aparício and Beatriz Malveiro and João Tiago Ascensão and Pedro Bizarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09200},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 8 figures, accepted at GEM2021