拼接随机克罗内克积图以生成功能属性图
机器学习
2012-02-10 v2 机器学习
统计计算
摘要
我们描述了 Kim 和 Leskovec (2010) 提出的功能属性图模型 (MAGM) 的首个次二次采样算法。我们利用了 MAGM 与 Leskovec 等人 (2010) 提出的克罗内克积图模型 (KPGM) 之间的紧密联系，表明要从 MAGM 中采样一个图，只需采样少量 KPGM 图并将它们\emph{拼接}在一起即可。在受限的技术条件下，我们的算法运行时间为 ，其中 为节点数， 为采样图中的边数。我们通过广泛的实证评估展示了该算法的可扩展性；我们可以在 6 小时内采样一个包含 800 万个节点和 200 亿条边的 MAGM 图。
引用
@article{arxiv.1110.5383,
title = {Quilting Stochastic Kronecker Product Graphs to Generate Multiplicative Attribute Graphs},
author = {Hyokun Yun and S. V. N. Vishwanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.5383},
year = {2012}
}