超图中的超距离预言机

我们研究超图中的点对点距离估计，其中查询由正整数 s 参数化，该参数定义了两条超边被视为相邻所需的重叠级别。为回答 s-距离查询，我们首先探索基于给定超图线图的预言机，并讨论其局限性：主要是线图通常比原始超图大几个数量级。随后我们引入 HypED，一种基于地标、具有预定义大小、直接在超图上构建的预言机，从而避免了线图的构造。我们的框架可近似回答任意 s 值下的顶点到顶点、顶点到超边以及超边到超边的 s-距离查询。我们框架的一个关键观察是，随着 s 增大，超图变得更加碎片化。我们展示了如何利用这一点，通过识别超图的 s-连通分量来改进地标的放置。针对此任务，我们设计了一种基于并查集技术和动态倒排索引的高效算法。我们在多个真实世界超图上对 HypED 进行了实验评估，证明了其在回答不同 s 值 s-距离查询时的通用性。我们的框架能在毫秒级时间内回答此类查询，同时允许在创建时精细控制索引大小与近似误差之间的权衡。最后，我们证明了 s-距离预言机在两种应用中的有用性，即基于超图的推荐，以及在蛋白质-蛋白质相互作用背景下顶点和超边的 s-紧密中心性近似。