ProbeSim：动态图上可扩展的单源与 Top-k SimRank 计算
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2018-10-30 v2
摘要
单源和 top- SimRank 查询是图相似性搜索的两种重要类型，在 Web 挖掘、社交网络分析、垃圾信息检测等众多领域有广泛应用。针对这两类查询已提出大量技术，但由于显著的预处理时间或庞大的空间开销，鲜有技术能高效支持大型动态图上的相似性搜索。本文提出了 ProbeSim，一种用于单源和 top- SimRank 查询的无索引算法，在查询结果的绝对误差上提供了非平凡的理论保证。ProbeSim 无需预计算任何索引结构即可估计 SimRank 相似度，因此能够自然地支持动态图上的实时 SimRank 查询。除理论保证外，得益于若干非平凡的优化，ProbeSim 还提供了令人满意的实际效率和有效性。我们在多个基准数据集上进行了广泛实验，结果表明我们的解决方案在效率和有效性方面均显著优于现有方法。值得注意的是，我们的实验利用池化的思想，首次对 SimRank 算法在十亿边图上的有效性进行了实证评估。
引用
@article{arxiv.1709.06955,
title = {ProbeSim: Scalable Single-Source and Top-k SimRank Computations on Dynamic Graphs},
author = {Yu Liu and Bolong Zheng and Xiaodong He and Zhewei Wei and Xiaokui Xiao and Kai Zheng and Jiaheng Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06955},
year = {2018}
}
备注
15 pages