VoG：总结与理解大型图
社会与信息网络
2014-06-16 v1 物理与社会
摘要
如何用几句简单的话简洁地描述一个拥有百万节点的图？如何衡量在大型图中发现的一组子图的“重要性”？这正是我们关注的问题。我们的主要思想是构建一个在真实图中经常出现的子图类型“词汇表”（例如星型、团、链），并从一组子图中找出基于该词汇表对图最简洁的描述。我们通过最小描述长度（MDL）原则以一种有充分依据的方式衡量成功与否：如果一个子图能减少图的总描述长度，则将其纳入摘要中。我们的贡献有三方面：(a) 公式化：我们提供了一种原则性的编码方案来选择词汇子图；(b) 算法：我们开发了 \method，一种最小化描述成本的高效方法；(c) 适用性：我们报告了在包含数百万条边的真实图（包括 Flickr 和 Notre Dame 网页图）上的实验结果。
引用
@article{arxiv.1406.3411,
title = {VoG: Summarizing and Understanding Large Graphs},
author = {Danai Koutra and U Kang and Jilles Vreeken and Christos Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.3411},
year = {2014}
}
备注
SIAM International Conference on Data Mining (SDM) 2014